Un réseau de neurones fait référence à un modèle informatique inspiré de la structure et du fonctionnement des réseaux de neurones biologiques présents dans le cerveau humain. Il est constitué de nœuds interconnectés appelés neurones, organisés en couches. Chaque neurone traite les données d’entrée, applique des poids et des biais et transmet le résultat via une fonction d’activation pour produire une sortie. Les réseaux de neurones sont conçus pour apprendre des données grâce à des ajustements itératifs des poids, leur permettant de reconnaître des modèles, de faire des prédictions ou d’effectuer des tâches telles que la classification et la régression basées sur des modèles appris.
Un exemple de réseau neuronal est un réseau neuronal à action directe utilisé pour la classification d’images. Dans ce scénario, le réseau neuronal comprend une couche d’entrée recevant les valeurs de pixels d’une image, des couches cachées qui effectuent des calculs et une extraction de caractéristiques via des connexions pondérées, et une couche de sortie qui prédit l’étiquette de classe de l’image (par exemple, chat ou chien). Grâce à un entraînement avec des images étiquetées, le réseau apprend à identifier des caractéristiques telles que les bords, les textures et les formes, permettant une classification précise de nouvelles images invisibles sur la base de modèles appris.
Un réseau neuronal convolutif (CNN) est un type spécialisé de réseau neuronal conçu pour traiter des données structurées de type grille, telles que des images. Les CNN intègrent des couches convolutives qui appliquent des filtres aux données d’entrée, extrayant des hiérarchies spatiales et des caractéristiques telles que les bords et les textures. Ces couches sont suivies de couches de regroupement qui sous-échantillonnent les cartes de caractéristiques pour réduire les dimensions spatiales tout en préservant les informations essentielles. Les CNN sont largement utilisés dans des tâches telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la segmentation d’images en raison de leur capacité à apprendre et à identifier automatiquement des modèles dans les données visuelles avec une grande précision et efficacité.
En apprentissage profond, un neurone fait référence à une unité fondamentale au sein d’un réseau neuronal qui effectue des calculs sur les données d’entrée. Chaque neurone reçoit des signaux d’entrée, applique des poids et des biais à ces entrées, calcule une somme pondérée, puis transmet le résultat via une fonction d’activation pour produire une sortie. Les neurones sont organisés en couches au sein de réseaux de neurones, où chaque couche traite et transforme les représentations de données pour capturer des caractéristiques de plus en plus abstraites. Les neurones des modèles d’apprentissage profond, y compris les CNN, jouent un rôle crucial dans l’apprentissage et la représentation de relations et de modèles complexes dans les données, permettant au réseau de faire des prédictions ou des décisions basées sur les connaissances acquises.
