Réseaux de neurones - l'architecture globale
2.2. Réseaux de neurones l'architecture globale
Les réseaux de neurones représentent l'architecture globale qui regroupe un ensemble de neurones artificiels, la brique de base du Deep Learning. C’est cette structure qui permet aux systèmes d'apprentissage profond de traiter et d'analyser des données complexes de manière efficace.
Tout d'abord, un réseau de neurones est constitué de plusieurs couches de neurones. Il existe généralement trois types de couches : la couche d'entrée, les couches cachées et la couche de sortie.
- Couche d'entrée : Elle reçoit des données brutes provenant de l'extérieur. Par exemple, dans une application de reconnaissance d'image, la couche d'entrée pourrait recevoir des pixels d'une image.
- Couches cachées : Entre la couche d'entrée et la couche de sortie, il y a une ou plusieurs couches cachées. Ces couches prennent les données de la couche précédente et les transforment avec des fonctions d'activation. Les fonctions d’activation, comme la sigmoïde, ReLU (Rectified Linear Unit), ou tanh, aident à introduire la nonlinéarité dans le système pour apprendre des modèles plus complexes.
- Couche de sortie : Cette dernière couche produit le résultat final. Pour une tâche de classification, elle pourrait fournir la probabilité que l'entrée appartienne à une certaine catégorie.
Chaque neurone dans une couche est connecté à chaque neurone dans la couche suivante par des poids. Pendant le processus d'entraînement, ces poids sont ajustés pour minimiser l'erreur dans les prédictions du réseau. Ce processus d'ajustement est souvent réalisé en utilisant des algorithmes d'optimisation comme la descente de gradient.
En termes d'architecture, il existe plusieurs types de réseaux de neurones:
- Réseaux de neurones feedforward : Dans ces réseaux, les connexions entre les neurones ne forment pas de cycles. Les informations se déplacent uniquement dans une seule direction, de l’entrée vers la sortie.
- Réseaux de neurones récurrents (RNN) : Ces réseaux possèdent des cycles au sein des connexions, ce qui leur permet de conserver une mémoire interne de séquences de données.
- Réseaux convolutifs (CNN) : Utilisés principalement pour la reconnaissance d'image et le traitement vidéo, les CNN utilisent des couches de convolution pour extraire des caractéristiques locales des données d'entrée.
En somme, la réussite de l’apprentissage profond repose sur la capacité des réseaux de neurones à apprendre et à généraliser à partir de grandes quantités de données, grâce à des structures complexes et flexibles.