Réseaux de neurones
2.3. Réseaux de neurones
2.3.1. Structure des réseaux de neurones
Les réseaux de neurones sont composés d'une série de neurones artificiels, organisés en différentes couches : la couche d'entrée, les couches cachées, et la couche de sortie. Chacune de ces couches joue un rôle crucial dans le processus de transformation des données pour produire une sortie précise.
- Couche d'entrée : Cette couche reçoit les données initiales. Chaque neurone de cette couche représente une caractéristique de l'ensemble de données d'entrée.
- Couches cachées : Ces couches intermédiaires sont responsables de la transformation des données d'entrée en quelque chose que le réseau peut utiliser pour faire des prédictions. Elles peuvent être une ou plusieurs, en fonction de la complexité du modèle.
- Couche de sortie : Cette couche produit le résultat final, tel qu'une classification ou une valeur prédictive. Le nombre de neurones dans cette couche dépend du problème à résoudre (par exemple, une couche avec un neurone pour une régression linéaire ou plusieurs neurones pour une classification multiclasse).
La structure d'un réseau de neurones peut varier en complexité, ce qui affecte ses capacités de modélisation et de précision.
2.3.2. Fonctionnement des réseaux de neurones
Le fonctionnement des réseaux de neurones repose sur deux étapes essentielles : la propagation avant (ou forward propagation) et la rétropropagation (ou backpropagation).
- Propagation avant : C'est le processus au cours duquel les données d'entrée sont multipliées par les poids attribués aux connexions entre les neurones, puis passées à travers une fonction d'activation pour produire une sortie. Ceci est répété pour chaque couche, jusqu'à la couche de sortie.
- Rétropropagation : Après que le réseau a produit une sortie, il compare cette sortie à la valeur réelle (ou attendue) pour mesurer l'erreur. Cette erreur est ensuite propagée en sens inverse à travers le réseau, ce qui ajuste les poids de connexion afin de minimiser l'erreur dans les itérations futures.
Fonctions d'activation
Les fonctions d'activation jouent un rôle crucial dans le fonctionnement des réseaux de neurones en introduisant des nonlinéarités qui permettent au réseau de modéliser des relations complexes dans les données. Quelques exemples courants de fonctions d'activation incluent :
- Sigmoïde : Donne une sortie entre 0 et 1, utile pour les problèmes de classification binaire.
- ReLU (Rectified Linear Unit) : Active le neurone uniquement si l'entrée est positive. Elle est populaire en apprentissage profond en raison de sa capacité à accélérer la convergence des réseaux.
Les réseaux de neurones, grâce à leur structure et à leur fonctionnement, constituent l'un des outils les plus puissants en intelligence artificielle, capables d'apprendre et de généraliser des modèles complexes à partir de grandes quantités de données.
- Réseaux de neurones
- Couches cachées
- Propagation avant
- Rétropropagation
- Fonctions d'activation