Les réseaux de neurones sont des modèles mathématiques inspirés par le fonctionnement du cerveau humain. Ils sont devenus très populaires ces dernières années grâce à leur capacité à apprendre à partir de données brutes sans avoir besoin d’être explicitement programmés. Dans cet article, nous allons expliquer comment on peut entraîner un réseau de neurones pour qu’il puisse accomplir une tâche spécifique.
Avant de pouvoir entraîner un réseau de neurones, il faut tout d’abord définir l’architecture du réseau. Cela implique de déterminer le nombre de couches de neurones et le nombre de neurones dans chaque couche. Il existe différentes architectures de réseaux de neurones, chacune ayant ses propres avantages et inconvénients. Une fois que l’architecture est définie, on peut commencer à entraîner le réseau.
Le processus d’entraînement d’un réseau de neurones implique de fournir au réseau des exemples d’entrée et de sortie, appelés données d’entraînement. Ces données peuvent être des images, des textes, des sons, etc. Pour chaque exemple d’entrée, le réseau de neurones produit une sortie. Si la sortie produite par le réseau ne correspond pas à la sortie attendue, on ajuste les poids des connexions entre les neurones pour minimiser l’erreur.
L’ajustement des poids se fait par l’optimisation d’une fonction de coût. La fonction de coût mesure l’écart entre la sortie produite par le réseau et la sortie attendue pour un exemple d’entrée donné. Le but de l’entraînement est de minimiser cette fonction de coût pour tous les exemples d’entraînement. Cela se fait en utilisant un algorithme d’optimisation, tel que la descente de gradient.
La descente de gradient est un algorithme itératif qui ajuste les poids des connexions entre les neurones pour minimiser la fonction de coût. Pour chaque exemple d’entraînement, l’algorithme calcule la dérivée de la fonction de coût par rapport aux poids. Cette dérivée indique comment la fonction de coût varie lorsque les poids sont modifiés. L’algorithme utilise cette information pour ajuster les poids dans la direction qui minimise la fonction de coût.
La descente de gradient peut être utilisée avec différents types de fonctions de coût, en fonction de la nature de la tâche que le réseau de neurones doit accomplir. Par exemple, pour une tâche de classification, on peut utiliser la fonction de coût d’entropie croisée. Cette fonction de coût mesure l’écart entre la distribution de probabilités produite par le réseau et la distribution de probabilités attendue pour chaque classe.
En plus de l’ajustement des poids, l’entraînement d’un réseau de neurones peut également impliquer d’autres techniques, telles que la régularisation et l’augmentation de données. La régularisation vise à prévenir le surapprentissage, qui se produit lorsque le réseau de neurones mémorise les données d’entraînement au lieu d’apprendre des généralisations. Les techniques de régularisation incluent la réduction de la complexité du modèle, l’ajout de bruit aux données d’entraînement
