Dans ce document, nous nous attelons à l'instanciation, l'apprentissage et l'évaluation de perceptrons simples et multicouches avec PyTorch. Nous travaillons à partir d'un fichier de données que nous devons importer et préparer au préalable. Toutes les étapes seront détaillées. J'insisterai sur la manipulation des "tensor", le format de vecteurs et matrices qu'utilise la librairie pour ses manipulations internes. Je m'attarderai également sur la construction un peu particulière des réseaux qui nécessite une connaissance (très basique, n'exagérons rien) des mécanismes de classes (l'héritage et la surcharge des méthodes) sous Python.
Mots-clés : deep learning, perceptron simple et multicouche, réseau de neurones, pytorch, python
Didacticiel : PyTorch for deep learning
Code source + données : Breast PyTorch
Références :
PyTorch, https://pytorch.org/
Tutoriel Tanagra, "Deep learning : perceptrons simples et multicouches", novembre 2018.
Ce blog recense les supports de cours et didacticiels consacrés à la pratique de la data science, machine learning et big data analytics. Les outils mis en avant sont les logiciels Tanagra, R et Python. [04 nov. 2022] Suite à la panne du serveur d'hébergement des fichiers, les posts antérieurs à mai 2015 ont été perdus, de nombreux liens sont cassés. J'ai dû créer un site à part avec les archives, complet, avec les liens corrigés. Voir l'item "Archives" ci-dessous. Bonne lecture à tous. Ricco.