Initialisation des Poids expliqué : Éviter l'explosion des gradients скачать в хорошем качестве

Initialisation des Poids expliqué : Éviter l'explosion des gradients

L'initialisation des poids est LA décision critique qui détermine si votre réseau de neurones va converger ou exploser. Une mauvaise initialisation peut ruiner des semaines d'entraînement. 📚 Dans cette vidéo: ✓ Pourquoi l'initialisation aléatoire naïve échoue systématiquement ✓ Xavier/Glorot initialization : la solution pour les réseaux profonds ✓ He initialization : l'adaptation pour ReLU et architectures modernes ✓ Impact sur la vitesse de convergence et la stabilité d'entraînement ✓ Cas pratiques : Transformers, ResNets et réseaux convolutifs ✓ Erreurs courantes et debugging de l'explosion/disparition des gradients 🔗 RESSOURCES COMPLÈTES SUR NOTEBOOKLM Tous les papers fondateurs, implémentations PyTorch/TensorFlow et tutoriels avancés sont compilés dans mon notebook public : 👉 https://notebooklm.google.com/noteboo... 📖 Sources mentionnées: • Papers originaux de Xavier Glorot et Kaiming He • Documentation PyTorch nn.init • Analyses comparatives sur ImageNet et BERT • Implémentations GitHub de référence 💡 Abonnez-vous pour plus de concepts IA expliqués simplement ! #InitialisationDesPoids #DeepLearning #MachineLearning #NeuralNetworks #XavierInitialization #HeInitialization #PyTorch #TensorFlow #IA #IntelligenceArtificielle #FormationIA #DataScience #Gradients #Backpropagation #RéseauxDeNeurones