Qu’est-ce qu’un « réseau neuronal » ?

Un réseau neuronal est un type d’algorithme d’intelligence artificielle qui s’inspire de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Il se compose d’une série de nœuds ou « neurones » interconnectés qui traitent et transmettent des informations. Chaque neurone reçoit des informations d’un ou plusieurs neurones et produit un signal de sortie qui peut être transmis à d’autres neurones. Les réseaux neuronaux sont utilisés pour traiter et analyser des ensembles de données complexes, comme la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel et l’analyse prédictive. Ils sont capables d’apprendre et de s’adapter à de nouvelles données, ce qui les rend utiles pour un large éventail d’applications.

Comment fonctionne un réseau neuronal ?

Il s’agit d’un système mathématique qui fonctionne de la même manière que les neurones. Les informations basées sur l’architecture particulière sont collectées et utilisées pour produire la sortie requise. Ce réseau est constitué de plusieurs nœuds interconnectés.
Chaque nœud ressemble à une régression linéaire multiple et est connu sous le nom de « perceptron ». Ce perceptron enregistre les signaux dans une fonction d’activation non linéaire. Ces signaux sont générés par des régressions à plusieurs niveaux. Le réseau imite également certaines méthodes statistiques célèbres telles que l’analyse de régression et l’ajustement des courbes.

Histoire des réseaux neuronaux

Bien que le concept de machines intégrées capables de penser existe depuis des siècles, c’est au cours des cent dernières années que les réseaux neuronaux ont connu leurs plus grandes avancées. En 1943, Warren McCulloch et Walter Pitts, de l’université de l’Illinois et de l’université de Chicago, ont publié « A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity » (Un calcul logique des idées immanentes à l’activité nerveuse). La recherche a analysé comment le cerveau pouvait produire des modèles complexes et pouvait être simplifié en une structure logique binaire avec seulement des connexions vrai/faux.

Quels sont les composants d’un réseau neuronal ?

Un réseau neuronal se compose de trois éléments principaux : une couche d’entrée, une couche de traitement et une couche de sortie. Les entrées peuvent être pondérées en fonction de divers critères. La couche de traitement, qui n’est pas visible, comporte des nœuds et des connexions entre ces nœuds, qui sont censés être analogues aux neurones et aux synapses d’un cerveau animal.