Un réseau de neurones est un type de modèle d’apprentissage automatique inspiré du fonctionnement des neurones biologiques. Il se compose de couches (layers) de nœuds (neurones), où chaque nœud est connecté à certains ou à tous les nœuds de la couche suivante. Ces connexions sont associées à des poids qui modulent l’influence des nœuds précédents. Chaque nœud possède une valeur d’activation, généralement comprise entre 0 et 1, déterminée par une f onction d’activation qui introduit de la non-linéarité et permet au réseau de modéliser des relations complexes.
Les réseaux de neurones se caractérisent par les couches suivantes :
-
Couche d’entrée (Input Layer) : Contient les nœuds qui reçoivent les données d’entrée du modèle. Par exemple, pour une image de 28x28 pixels, la couche d’entrée aurait 784 nœuds, chacun représentant la valeur d’un pixel.
-
Couches cachées (Hidden Layers) : Situées entre la couche d’entrée et la couche de sortie, ces couches traitent et transforment les informations en appliquant des poids, des biais et des fonctions d’activation. Le nombre de couches cachées et de nœuds par couche dépend du problème à résoudre et peut être ajusté pour optimiser les performances.
-
Couche de sortie (Output Layer) : Fournit le résultat final du réseau, avec des nœuds représentant les différentes classes ou valeurs prédites. Par exemple, pour reconnaître un chiffre entre 0 et 9, la couche de sortie aurait 10 nœuds.
Le réseau apprend à effectuer une tâche spécifique en ajustant ses poids et biais à travers un processus d’entraînement. Cela implique de :
- Propager les données d’entrée à travers le réseau pour obtenir une sortie prédite.
- Calculer l’erreur entre la sortie prédite et la sortie réelle souhaitée.
- Utiliser l’algorithme de rétropropagation pour ajuster les poids et les biais en minimisant l’erreur, améliorant ainsi la précision du modèle au fil du temps.
Il existe différentes architectures de réseaux de neurones adaptées à des types de données spécifiques :
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : Idéaux pour le traitement d’images et la reconnaissance visuelle.
- Réseaux de neurones récurrents (RNN) : Utilisés pour les données séquentielles comme le texte ou la parole.
- Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : Employés pour générer de nouvelles données similaires à un ensemble d’entraînement.
Les réseaux de neurones sont largement utilisés dans des applications telles que la reconnaissance vocale, la traduction automatique, la détection de fraude, l’analyse prédictive et bien d’autres.