Copiant la façon dont fonctionne le cerveau humain, un réseau de neurones est un système de technologie de l’information capable de reconnaître des motifs et de résoudre des problèmes. Il s’agit en fait d’un algorithme dont sont équipés les ordinateurs qui embarquent des fonctions d’intelligence artificielle. Dans un tel système, les neurones sont organisés en couches successives et connectés par des liaisons dénommées synapses. Découvrez comment tout cela fonctionne.
Principe de fonctionnement d’un réseau de neurones
Si vous avez à cœur de savoir qu’est-ce qu’un réseau de neurones, notez que chaque neurone du réseau peut prendre des décisions simples axées sur des calculs mathématiques. Et, qu’ils soient biologiques ou artificiels, ils sont reliés de sorte à former un système permettant de trouver des solutions à des problèmes variés.
À partir d’un ensemble de neurones, il est possible d’analyser des problèmes complexes et donner des réponses précises. Si le réseau est peu profond, il est constitué d’une couche d’entrée, ainsi que d’une couche cachée et d’une couche de sortie. Par contre, un réseau neuronal profond est fait d’une couche cachée, ce qui accroît la complexité des problèmes qu’il est capable d’analyser.
Sachez qu’un réseau de neurones apprend à réaliser une tâche en analysant des exemples de formation étiquetés. Il est nécessaire d’étiqueter les échantillons afin que le réseau soit capable d’apprendre à faire la distinction des éléments à l’aide de motifs visuels corrélés aux étiquettes. On distingue trois principales fonctions du réseau neuronal, à savoir la saisie de la notation, le calcul de la perte et la mise à jour du modèle relançant le processus.
Il est bon de comprendre qu’un réseau de neurones est une boucle de rétroaction corrective qui a la capacité de donner plus de poids aux données, lesquelles permettent de réaliser des suppositions correctes. Aussi, il donne moins de poids aux données qui engendrent des erreurs. On distingue d’ailleurs une caractéristique, connue sous l’appellation de rétropropagation, qui pousse le réseau à identifier les réponses correctes et à ignorer les réponses incorrectes.
Éléments des réseaux de neurones
Des nœuds de traitement constituent le réseau neuronal. Ils sont fortement connectés et ressemblent aux neurones du cerveau. Sachez que chaque nœud peut être connecté à différents nœuds en de nombreuses couches qui sont au-dessus et au-dessous de lui. Grâce à ces nœuds, les données sont déplacées à travers le réseau de manière anticipée. Cela veut dire que les données se déplacent dans une seule direction. Comme un neurone, le nœud « s’allume » quand il transmet des informations au nœud suivant.
Notez qu’un réseau neuronal simple a une couche d’entrée, une couche de sortie ainsi qu’une couche cachée entre elles. On parle de réseau d’apprentissage profond, ou deep learning, lorsqu’il s’agit d’un réseau qui comporte plus de trois couches, l’entrée et la sortie étant comprises. Dans un tel réseau, chaque couche de nœuds fait un entraînement sur des données basées sur la sortie de la couche précédente. Plus il existe de couches, plus est grande la capacité à reconnaître des informations plus complexes. Les décisions sont prises par le réseau par l’attribution à chaque nœud connecté d’un nombre appelé « poids ». Celui-ci représente la valeur de l’information qui est attribuée à un nœud individuel. Quand un nœud reçoit des informations provenant d’autres nœuds, celui-ci opère le calcul du poids ou de la valeur totale de ces informations. Lorsqu’un certain seuil est dépassé, il y a transmission de l’information à la couche suivante. Mais en cas de poids inférieur au seuil, il n’y a pas de transmission de l’information.
Sachez que quand un réseau de neurones est formé nouvellement, tous les poids et seuils sont fixés à des nombres aléatoires. Et au fur et à mesure que sont introduites les données d’apprentissage dans la couche d’entrée, les poids et les seuils s’affinent afin de produire des sorties correctes de façon constante.
Quelques applications des réseaux de neurones
Les réseaux de neurones sont au cœur du développement de l’apprentissage machine ainsi que des possibilités offertes par l’intelligence artificielle. On les exploite dans de nombreux domaines, notamment dans la conduite automobile, la traduction des langues et la reconnaissance faciale. Aussi, les capacités de classification, de regroupement et de prise de décision prédictive ont poussé à intégrer les réseaux neuronaux dans la recherche scientifique, le commerce électronique, la publicité, le service à la clientèle et la maintenance préventive. On note également le fait que ce type de réseau permette de mieux rechercher de nouveaux détails astronomiques en scannant les images du ciel de façon nocturne.
