Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 19
Rubrique: Ingénieur IA
Un neuron artificiel, souvent appelé perceptron, est l'unité de base des réseaux de neurones. Il simule le comportement d'un neurone biologique. Les principaux composants d'un neurone artificiel sont:
Le fonctionnement d'un neurone artificiel suit habituellement ces étapes: 1. Les entrées sont multipliées par des poids. 2. Une somme pondérée est calculée. 3. La fonction d'activation est appliquée à cette somme pour obtenir la sortie du neurone.
Exemple simple: Considérons un neurone avec trois entrées (x1), (x2), (x3) et des poids (w1), (w2), (w3). La somme pondérée est (S = w1x1 + w2x2 + w3x3). Si on applique la fonction d'activation ( \sigma(S) ), on obtient la sortie du neurone.
Un réseau de neurones est une collection organisée de neurones artificiels, regroupés en différentes couches:
La structure et la profondeur des couches cachées déterminent la capacité du réseau à apprendre des fonctionnalités complexes. Des architectures plus profondes permettent généralement de capturer des relations plus sophistiquées dans les données.
Les avantages d'utiliser une architecture en couches incluent la modularité et la capacité à traiter des données partiellement structurées à des niveaux diversifiés de complexité.
En résumé, comprendre les composants des neurones artificiels et l'organisation en couches des réseaux est essentiel pour concevoir des modèles de réseau de neurones performants et adaptés à diverses applications.