Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les réseaux de neurones artificiels (RNA) constituent la base du Deep Learning. Ils sont inspirés du fonctionnement des neurones biologiques et sont conçus pour reconnaître des patterns complexes à travers des algorithmes d'apprentissage. Dans cette leçon, nous explorerons la structure et le fonctionnement d'un réseau de neurones.
Un réseau de neurones classique est composé de plusieurs couches:
Chaque neurone dans une couche est connecté à chaque neurone de la couche suivante à travers des poids synaptiques. Chaque connexion a un poids associé qui est ajusté durant l'apprentissage. La force de la connexion est déterminée par ce poids.
Quand une donnée d'entrée passe à travers le réseau, les neurones de la couche d'entrée envoient les données aux couches cachées suivantes, et ainsi de suite, jusqu'à ce que la couche de sortie soit atteinte. À chaque neurone, une fonction d'activation est appliquée pour introduire de la nonlinéarité. Les plus courantes sont la fonction ReLU (Rectified Linear Unit) et la fonction sigmoïde.
La rétropropagation est le processus par lequel le réseau ajuste ses poids en fonction de l'erreur de prédiction. Cette méthode permet de minimiser la fonction de perte en ajustant les poids de manière itérative. Les étapes principales comprennent :
L'apprentissage des poids est souvent géré par des algorithmes d'optimisation, tels que l'algorithme de descente de gradient (Gradient Descent) et ses variantes comme le Adam Optimizer. Ces algorithmes cherchent à minimiser la fonction de perte en effectuant des mises à jour progressives des poids.
Comprendre la structure et le fonctionnement d'un réseau de neurones est essentiel pour maîtriser les concepts de Deep Learning. Chaque composant joue un rôle crucial dans la capacité du réseau à apprendre et à généraliser des patterns à partir des données.