Un réseau neuronal est un modèle de calcul inspiré par le fonctionnement du cerveau humain. Il est constitué de neurones artificiels, également appelés unités ou nœuds, organisés en couches. Voici les éléments clés d'un réseau neuronal :
Structure d'un réseau neuronal
Couches d'entrée (Input Layer) :
La première couche du réseau reçoit les données brutes en entrée.
Couches cachées (Hidden Layers) :
Entre la couche d'entrée et la couche de sortie, ces couches effectuent des transformations et des calculs sur les données.
Chaque neurone dans une couche est connecté à chaque neurone de la couche suivante, formant un réseau dense.
Couches de sortie (Output Layer) :
La dernière couche du réseau fournit la sortie finale du modèle.
Fonctionnement des neurones
Neurones :
Un neurone reçoit plusieurs entrées, effectue une somme pondérée de ces entrées, et passe cette somme à travers une fonction d'activation (comme la sigmoïde, la tangente hyperbolique ou ReLU) pour produire une sortie.
Apprentissage
Poids et biais :
Chaque connexion entre neurones a un poids, et chaque neurone a un biais qui influence le calcul de la somme pondérée.
Propagation avant (Forward Propagation) :
Les données d'entrée traversent le réseau, de la couche d'entrée à la couche de sortie, en passant par les couches cachées.
Propagation arrière (Backpropagation) :
Après avoir calculé la sortie, le réseau ajuste les poids et les biais en fonction de l'erreur (la différence entre la sortie attendue et la sortie réelle) pour améliorer les performances du modèle. Cet ajustement se fait via l'algorithme de rétropropagation.
Applications
Les réseaux neuronaux sont utilisés dans diverses applications, telles que :