Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les réseaux de neurones sont des systèmes informatiques inspirés par le fonctionnement du cerveau humain. Ils sont composés de milliers, voire de millions de neurones artificiels connectés entre eux. Comprendre la structure des réseaux de neurones est essentiel pour saisir comment ces systèmes apprennent et prennent des décisions complexes.
Un réseau de neurones est structuré en couches distinctes:
Couche d'entrée (Input Layer)
Couches cachées (Hidden Layers)
Couche de sortie (Output Layer)
Les neurones d'un réseau sont interconnectés par des connexions synaptiques. Chaque connexion est associée à un poids qui détermine la force et la direction de l'influence exercée par un neurone sur un autre. Les poids sont ajustés pendant le processus d'apprentissage pour minimiser l'erreur du modèle.
Les neurones appliquent une fonction d'activation à leur entrée pondérée pour décider s’ils doivent être activés ou non. Les fonctions d'activation courantes comprennent: La fonction sigmoïde (logistique) La fonction tangente hyperbolique (tanh) La fonction ReLU (Rectified Linear Unit)
Les informations traversent le réseau de neurones de manière avant (feedforward) ou arrière (backpropagation): Feedforward: Les données passent de la couche d'entrée à la couche de sortie via les couches cachées. Backpropagation: Utilisé pour l'apprentissage, il ajuste les poids en fonction de l'erreur calculée entre la sortie réelle et la sortie attendue.
Les couches cachées permettent au réseau de capturer des représentations complexes et abstraites des données. Un réseau avec plusieurs couches cachées est un réseau de neurones profond (Deep Neural Network), capable de détecter des patterns subtils dans de grands ensembles de données.
En résumé, la structure des réseaux de neurones joue un rôle crucial dans leur capacité à apprendre et à effectuer des tâches complexes. La combinaison de couches d'entrée, couches cachées et couches de sortie, associée à des poids et des fonctions d'activation, permet de créer des modèles performants et précis.