Un réseau de neurones est une forme de machine learning qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données en imitant le fonctionnement du cerveau humain. Il peut être utilisé pour des tâches telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’image, la prédiction de résultats et bien plus encore.
Le réseau de neurones est construit à partir de nombreux neurones artificiels connectés les uns aux autres. Ces neurones ont la capacité de recevoir des entrées, de les traiter et de générer une sortie. L’ensemble du réseau peut être divisé en plusieurs couches de neurones.
La première couche est la couche d’entrée, où les données sont introduites dans le réseau. Ces données peuvent être des images, des sons, des chiffres ou des textes. Chaque neurone dans la couche d’entrée est connecté à un élément de données.
La couche suivante est la couche cachée. Cette couche est composée de nombreux neurones interconnectés, chacun recevant des entrées de la couche précédente et produisant une sortie pour la couche suivante. Les neurones de cette couche ont la capacité d’apprendre à partir des entrées qu’ils reçoivent et d’ajuster leur comportement en fonction de ces entrées.
La dernière couche est la couche de sortie, où les résultats sont générés. La sortie peut être une réponse numérique, une étiquette de classification ou une prédiction de ce qui va se passer ensuite.
Lorsque le réseau de neurones apprend, il passe par un processus appelé entraînement. Pendant l’entraînement, le réseau de neurones reçoit des données d’entraînement et ajuste les connexions entre les neurones en fonction de ces données. Ce processus permet au réseau de neurones de reconnaître des modèles dans les données et de prédire les résultats pour de nouvelles données.
Le processus d’entraînement commence par une initialisation aléatoire des poids de connexion entre les neurones. Ces poids déterminent l’importance relative de chaque entrée pour chaque neurone. Les entrées sont multipliées par les poids et les résultats sont passés à travers une fonction d’activation qui détermine la sortie du neurone.
Le processus d’entraînement implique de présenter les données d’entraînement au réseau de neurones et de comparer les sorties du réseau aux sorties attendues. L’écart entre la sortie réelle et la sortie attendue est mesuré à l’aide d’une fonction de coût. Le but de l’entraînement est de minimiser cette fonction de coût.
Pour ajuster les poids, le réseau de neurones utilise une technique appelée rétropropagation. Dans cette technique, l’erreur est propagée en arrière à travers le réseau à partir de la couche de sortie jusqu’à la couche d’entrée. Les poids sont ajustés en fonction de l’erreur de chaque neurone.
Le processus d’entraînement se poursuit jusqu’à ce que la fonction de coût soit suffisamment petite ou que le nombre d’itérations prédéfini soit atteint. Une fois l’entraînement terminé, le réseau de neurones peut être utilisé pour prédire les résultats pour de nouvelles données.
