Les réseaux de neurones sont une classe de modèles d’apprentissage machine inspirés par le fonctionnement du cerveau humain. Ils sont utilisés pour résoudre une grande variété de problèmes, tels que la reconnaissance de motifs, la classification d’images, la traduction automatique, la prédiction de séries temporelles, etc. Il existe plusieurs types de réseaux de neurones, chacun ayant ses propres caractéristiques et applications.
- Les réseaux de neurones feedforward Les réseaux de neurones feedforward, également appelés réseaux de neurones à propagation avant, sont les plus simples et les plus courants des réseaux de neurones. Ils sont constitués d’une ou plusieurs couches de neurones, où chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche suivante. Les signaux de la couche d’entrée se propagent à travers le réseau jusqu’à la couche de sortie, où une décision est prise en fonction des résultats de la classification. Les réseaux de neurones feedforward sont largement utilisés pour la classification et la reconnaissance de motifs, notamment dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel.
- Les réseaux de neurones récurrents Les réseaux de neurones récurrents sont des réseaux de neurones qui possèdent des connexions récurrentes entre les neurones. Cela signifie que la sortie d’un neurone est utilisée comme entrée pour les neurones suivants, créant ainsi une boucle de rétroaction dans le réseau. Cette caractéristique permet aux réseaux de neurones récurrents de traiter des séquences de données, comme les séquences temporelles, les séquences de mots et les séquences de signaux sonores. Les réseaux de neurones récurrents sont largement utilisés dans les tâches de prédiction de séries temporelles, de traduction automatique et de reconnaissance de la parole.
- Les réseaux de neurones convolutifs Les réseaux de neurones convolutifs sont des réseaux de neurones spécialisés dans la reconnaissance de motifs dans les images. Ils ont été inspirés par la façon dont les neurones du cortex visuel des animaux traitent les images. Les réseaux de neurones convolutifs sont constitués de plusieurs couches de neurones, où chaque couche traite une partie de l’image en utilisant des filtres de convolution. Les résultats de la convolution sont ensuite transmis à une couche entièrement connectée pour la classification finale. Les réseaux de neurones convolutifs sont utilisés dans de nombreuses applications de vision par ordinateur, telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la segmentation d’images.
- Les réseaux de neurones auto-encodeurs Les réseaux de neurones auto-encodeurs sont des réseaux de neurones utilisés pour la compression de données et la reconstruction d’images. Ils sont constitués de deux parties : un encodeur qui comprime les données en une représentation de plus faible dimension, et un décodeur qui reconstruit les données originales à partir de la représentation compressée.
