Un développeur a créé une démonstration interactive permettant de visualiser concrètement l’apprentissage des réseaux de neurones. L’objectif était de mieux comprendre comment ces architectures parviennent à approximer différentes fonctions mathématiques.
Cette interface interactive offre la possibilité de modifier l’architecture du réseau, ainsi que la fonction que celui-ci doit tenter d’apprendre. Il est ainsi possible d’observer en temps réel l’impact des ajustements sur la capacité du modèle à représenter la fonction cible.
Il est notamment mis en évidence qu’un réseau entièrement connecté utilisant des fonctions d’activation ReLU génère une fonction linéaire par morceaux. Pour un réseau doté d’une seule couche cachée, le nombre maximal de segments que le réseau peut créer est égal à un plus la largeur de cette couche. Par exemple, un réseau avec trois neurones dans sa couche cachée peut générer jusqu’à quatre segments distincts. Cette initiative offre une perspective didactique sur les mécanismes fondamentaux de l’apprentissage automatique.
Source : Reddit r/MachineLearning