Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Un neurone artificiel est l'unité fondamentale des réseaux de neurones, inspirée du fonctionnement des neurones biologiques dans le cerveau humain. Cette unité de base est responsable du traitement de l'information et est composée de plusieurs éléments essentiels qui interagissent pour produire des sorties.
Chaque neurone artificiel est composé de trois parties principales :
Les entrées : Ce sont des valeurs (appelées également caractéristiques ou features) provenant des données d'entrée. Chaque entrée est associée à un poids qui représente l'importance de cette entrée dans la décision finale du neurone.
La fonction d'activation : Après que les entrées soient combinées et pondérées, elles passent par une fonction d'activation. Cette fonction introduit une nonlinéarité dans le modèle, permettant au réseau de neurones de résoudre des problèmes plus complexes que de simples modèles linéaires. Les fonctions d'activation courantes incluent la Relu (Rectified Linear Unit), la Sigmoïde et la Tanh (tangente hyperbolique).
La sortie : La sortie est le résultat final calculé par le neurone après l'application de la fonction d'activation. Cette sortie peut servir soit de prédiction finale, soit d'entrée pour les neurones de la couche suivante dans le réseau.
Pour produire une sortie, un neurone commence par effectuer une combinaison linéaire des entrées, pondérées par leurs poids respectifs :
[ z = \sum{i=1}^n wi xi + b ]
où ( xi ) représente les entrées, ( wi ) les poids associés et ( b ) le biais, une valeur additionnelle qui permet de décaler la fonction d'activation à gauche ou à droite.
Une fois que la combinaison linéaire est calculée, le résultat ( z ) est passé dans une fonction d'activation ( \phi ) :
[ a = \phi(z) ]
Cette étape est cruciale car elle permet de modéliser des relations non linéaires, augmentant ainsi la puissance de représentation du réseau.
Les poids et le biais sont les principaux paramètres ajustés lors de l'entraînement d'un réseau de neurones. Leur optimisation permet au modèle d'apprendre les motifs présents dans les données d'entraînement et de faire des prédictions précises.
En résumé, un neurone artificiel fonctionne en combinant les entrées avec des poids, en ajoutant un biais, puis en appliquant une fonction d'activation pour produire une sortie. La compréhension de ces composants est essentielle pour aborder des concepts plus complexes liés aux réseaux de neurones.