Réseaux de neurones artificiels
Les réseaux de neurones artificiels (ANN – Artificial Neural Networks) sont des modèles de calcul inspirés des réseaux neuronaux biologiques, utilisés pour résoudre des problèmes complexes d’apprentissage automatique. Ces modèles sont au cœur de nombreuses applications en IA, y compris la reconnaissance d’image, le traitement du langage naturel, et la conduite autonome. Les réseaux de neurones sont composés de neurones interconnectés organisés en couches, et leur architecture permet d’apprendre des représentations hiérarchiques des données.
Un réseau de neurones artificiels peut être vu comme une fonction mathématique qui prend une entrée, la traite à travers des couches de neurones, et génère une sortie. Chaque neurone effectue un calcul et transmet son résultat aux neurones suivants, selon des poids ajustables qui sont appris lors de l’entraînement du réseau.
Bases des réseaux : du perceptron aux couches denses
Introduit les éléments fondamentaux des réseaux de neurones, en commençant par le perceptron — l’unité de base — puis en expliquant les couches denses (ou fully connected), qui permettent au réseau de traiter et apprendre des relations complexes entre les données.
Type de couches de neurones
- Couches d’entrée (Input Layer) La couche d’entrée est la première couche d’un réseau de neurones, qui prend les données brutes sous forme de vecteurs d’entrées. Elle n’effectue aucune transformation complexe ; elle transmet simplement les données aux couches suivantes. Le nombre de neurones dans cette couche est équivalent au nombre de caractéristiques de chaque exemple d’entrée.
- Couches cachées (Hidden Layers) Les couches cachées sont les couches qui se situent entre la couche d’entrée et la couche de sortie. Elles permettent d’apprendre des représentations intermédiaires des données et jouent un rôle clé dans la capacité du réseau à modéliser des relations complexes. Chaque neurone dans une couche cachée applique une transformation non linéaire sur les entrées, souvent à l’aide de fonctions d’activation.
- Couches de sortie (Output Layer) La couche de sortie est la dernière couche du réseau. Elle produit les résultats finaux de la prédiction ou de la classification en fonction de la tâche spécifique. Le nombre de neurones dans la couche de sortie dépend du type de problème à résoudre, que ce soit un problème de régression (un seul neurone de sortie) ou un problème de classification (plusieurs neurones, un par classe).
Fonctions d’activation
- ReLU (Rectified Linear Unit) La ReLU est l’une des fonctions d’activation les plus populaires en deep learning, en raison de sa simplicité et de son efficacité. Elle est définie par la formule : f(x)=max(0,x)
Cela signifie que si la valeur d’entrée x est positive, elle est laissée inchangée, mais si elle est négative, elle est remplacée par zéro.
- Sigmoid La fonction Sigmoid est une fonction d’activation couramment utilisée dans les réseaux de neurones plus anciens, notamment dans les réseaux de neurones à une seule couche. Elle est définie par : f(x)=1+e−x1
Cette fonction prend n’importe quelle valeur d’entrée réelle et la transforme en une sortie comprise entre 0 et 1, ce qui la rend particulièrement utile pour les tâches de classification binaire.
- Tanh (Tangente Hyperbolique) La fonction Tanh est une autre fonction d’activation populaire, qui est souvent utilisée dans les réseaux de neurones récurrents. La fonction Tanh transforme l’entrée en une sortie comprise entre -1 et 1, contrairement à la Sigmoid qui produit des valeurs entre 0 et 1.