Calcul multivarié depuis les premiers principes
Une couche linéaire fait passer un vecteur d'entrée x à travers une matrice de poids W, puis ajoute un biais b (avec le biais, l'application est techniquement affine, linéaire plus un décalage, même si le ML l'appelle universellement une couche linéaire). Le calcul avant est court : z = Wx + b. L'entraînement a aussi besoin du calcul inverse, pour trouver comment la loss change avec chaque entrée, chaque poids et chaque biais.
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▶ Gradients à travers une couche linéaire