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par dans Séquence 6
Si la sortie du 1er neurone d'un réseau récurrent est mauvaise/biaisée, cette erreur, si elle n'est pas détectée, risque de polluer tout le reste du réseau.

   Du coup,  l'utilisation d'un RNN exige-t-elle d'avoir des fonctions d'activations et pondérations déjà bien définies dès le départ, et plus importantes  que pour un CNN ?

Et en ce cas, comment ça se passe pour bien les définir ?

1 Réponse

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par Vétéran du GPU 🐋 (68.8k points)
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Meilleure réponse
Le réseau apprend,même si la sortie du 1er neurone n'est pas bonne, celle-ci va se corriger avec le temps tout comme les neurones d'après qui vont se corriger malgré l'erreur précédente.
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