 Expliquer les étapes opérationnelles de la rétro-propagation dans un réseau de neurones.
La rétropropagation est une composante importante de l'apprentissage dans les réseaux de neurones. Les étapes opérationnelles de la rétropropagation impliquent la propagation des erreurs de la couche de sortie vers la couche d'entrée, à travers chacune des couches cachées. L'erreur est ensuite utilisée pour ajuster les poids dans le réseau afin de réduire l'erreur et d'améliorer les performances du modèle. Tout d'abord, les erreurs sont calculées au niveau de la couche de sortie, puis rétropropagées à travers le réseau pour déterminer l'erreur au niveau de la couche d'entrée. Ensuite, les poids du réseau sont mis à jour à l'aide des erreurs calculées. Ce processus est répété jusqu'à ce que le modèle converge vers son état optimal.