Les réseaux de neurones, également appelés réseaux neuronaux artificiels, sont des modèles mathématiques qui sont utilisés pour résoudre une grande variété de problèmes complexes, tels que la reconnaissance de la parole, la classification d’images, la prédiction de séries temporelles et bien plus encore.
L’idée derrière un réseau de neurones est de créer un modèle mathématique qui simule le comportement des neurones du cerveau humain. Les neurones sont des cellules spécialisées qui sont responsables de la transmission des signaux électriques dans le cerveau. Les réseaux de neurones artificiels sont conçus pour imiter ce comportement en utilisant des nœuds (ou des unités) interconnectés, qui traitent les entrées et génèrent des sorties.
Chaque nœud dans un réseau de neurones est connecté à d’autres nœuds. Les connexions ont des poids, qui sont des paramètres qui déterminent l’importance de chaque connexion. Les poids sont ajustés pendant l’apprentissage du réseau, afin de minimiser l’erreur de prédiction.
Il existe plusieurs types de réseaux de neurones, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients. Les réseaux de neurones les plus couramment utilisés sont les réseaux de neurones à propagation directe (feedforward neural networks) et les réseaux de neurones récurrents (recurrent neural networks).
Les réseaux de neurones à propagation directe sont des réseaux dans lesquels l’information circule de l’entrée à la sortie sans boucle de rétroaction. Ils sont souvent utilisés pour la classification d’images, la reconnaissance de la parole et la prédiction de séries temporelles.
Les réseaux de neurones récurrents, quant à eux, ont des connexions récurrentes, ce qui signifie que la sortie d’un nœud peut être utilisée comme entrée pour le même nœud à un moment ultérieur. Les réseaux de neurones récurrents sont souvent utilisés pour la reconnaissance du langage naturel, la génération de texte et la modélisation de séquences.
L’apprentissage des réseaux de neurones est généralement supervisé, ce qui signifie que les entrées et les sorties attendues sont données au réseau, et le réseau est entraîné à minimiser l’erreur de prédiction. L’apprentissage non supervisé, dans lequel le réseau apprend à partir de données non étiquetées, est également possible.
La technique d’apprentissage la plus couramment utilisée pour les réseaux de neurones est la rétropropagation du gradient (backpropagation), qui consiste à calculer la dérivée partielle de l’erreur par rapport aux poids du réseau. Cette dérivée est ensuite utilisée pour mettre à jour les poids de manière à minimiser l’erreur de prédiction.
Les réseaux de neurones sont de plus en plus utilisés dans une variété de domaines, y compris la finance, la médecine, l’industrie manufacturière, la reconnaissance de la parole et bien plus encore. Les avantages des réseaux de neurones sont leur capacité à apprendre à partir de données complexes et à généraliser à des données nouvelles et inconnues.
