Il existe des deux principaux
- RÉSEAUX DE Neurones Feedforward (FNN): CES RÉSEAUX PROPAGENT LES DONNÉES DES Nœuds d'Entrée à Travers des Caches Cachees Jusqu'AUX Nœuds de Sortie sans cycles ni boucles. Ils Sont utilisés pour des tâches telles que la reconnaissance de Fores, la classification et la Régression.
- RÉSEAUX DE Neurones Récurrents (RNN): Les Rnn Ont des Connexions qui forment des cycles, Leur PermEttant de Présenter Un Comportement temporant Dynamique en Traitant des Séquéces d'Entrées. ILS Convenvente aux tâches impliquant des Donnés Séquentilles, Talles que le Traitement du Langage Naturel, La Reconnaissance Vocale et La Prédiction de Séries Chronologiques.
Les Réseaux de Neurones Peuvent Être Globalment Classées en Deuts Types:
- Réseaux de Neurones FeedForward (FNN): Ces Réseaux Traitent Les Donnés de Manière Unidirectionnel, Transmettant Les Informations des Nœuds d'Entrée via des Caches Caches vers les nœuds de tri. Les Fnn Sont Couramment utilisés pour des tâches telles que la reconnaissance, la classification et la Régression d'images.
- RÉSEAUX DE Neurones Récurrents (RNN): Les Rnn Sont Conçus pour Gérer des Donnés Séquentilles en Conservant un éTat ou Un uné Mémoire des Entrees Précédentes. Cela Leur Permet de Traiter des Séquenties de Données, Ce Qui les Rend Adaptés à des applications te dit que le Traitement du Langage Naturel, La Reconnaissance de l'Écriture Manuscrite et La Reconnaissance Vocale.
L'apprentissage dans les Réseaux de Neurones implique Générale Types principaux:
- Supervis de l'apprentissage: dans l'apprentissage Supervise, le RÉESAIR ADMORME À PARTIER DE DONNÉES DE FORMATION ÉTICETES Où les entrées Sont Associés aux Tri les corridies. Le RÉASEA AJUSTE SES PARAMESTRES GRACE À DES ALGORITHMES D'OPTIMISATION ITÉRATIFS LE MICMISER LA DIFFÉRENCE Entre Les Bésultats Prévus et RÉELS, CE QUI LUI PERMET DE GÉNÉRALISER ET DE FAIRE DES PRÉICTIONS SUR DE NOUVELLES DONNÉES INLISILES.
- Apprentissage Non Supervisé: L'Apprentissage non supervisé implique la formation du Réseau sur des Donnés non étiquestes, Où le RÉASEAU identifie des modèles, des structures ou des relations au sein des donnees sans orientation explicite. Les Tâches Courantes incluent le clustering, La Réduction de la Dimensionnalité et la Détection des anomalies, aimant Ainsi à décovrir des informations et une structure unie cache à parttir des donnes.
Les deux principaux parties des réseaux de neurones SONT:
- Neurones (nœuds): Les Neurones SONS des unités FONDAMENTATIONS QUI TRAITENT ET transmettant les Informations au neau du RÉASEAU. Neurone chaque reçoit des signaux d'entrée, applique des poids et des biais et transmet un résultat à la couche suivant ou en tant que tritie finale.
- Connexions (Poids): les connexions entrent les neurones, les informations sur le flux d'établissements dans le neuronal dans le neaul. Connexion chaque est associée à un des poids qui décormine la force de la relation entre les neurones connectés. L'AJustment de Ces Poids Pendant la Formation Permet au Réseau d'Apprendre et de s'adapter à différentes tâches et modèles de Données.
Les Réseaux de Neurones Artificiels (Ann) Inglobent diverses architectures, les types de du Deuts Principaux Sont Les Suivants:
- RÉSEAUX DE Neurones Feedforward (FNN): Les Fnn Traitent Les Donnés de Manière Unidirectionnel, Transmettant Les Informations des Nœuds d'Entère via des Caches Caches vers les Nœuds de Straitie. ILS SONT Efficaces vers les tâches Nécessitants La Reconnaissance de Formes, LA Classification et la Régression.
- RÉSEAUX DE Neurones Récurrents (RNN): Les Rnn Sont Conçus pour Gérer des Donnés Séquentilles en Conservant Une Mémoire des entrées Précédentes via des Boucles de Rétroaction. LEA LEUR PERMET DE TRAITER Efficace Les Données de Séries Chronologiques, Les séquenties enlangage natural et les types de Donnés Séquentielles.