Les réseaux neuronaux artificiels sont les bases de l’intelligence artificielle. Ces réseaux sont similaires et basés sur le modèle des réseaux de neurones de notre cerveau. Cependant, le système ne peut pas encore rivaliser avec le cerveau humain car nous pouvons imaginer, inspirer et utiliser le bon sens que les systèmes ne peuvent pas. Dans cet article, nous allons essayer de comprendre le concept de réseaux de neurones artificiels. Cela signifie apprendre comment les systèmes avancés utilisent les réseaux neuronaux artificiels pour trouver des solutions aux erreurs et apprendre de manière indépendante.

Réseaux neuronaux artificiels

La fonctionnalité et les composants des réseaux neuronaux artificiels sont les mêmes. Tout comme notre cerveau utilise les réseaux neuronaux pour apprendre de ses erreurs, les réseaux neuronaux artificiels sont également constitués de couches d’entrée et de sortie. Les neurones contiennent une couche cachée qui transmet l’entrée à la sortie en trouvant le modèle complexe et en le convertissant en quelque chose que la sortie peut utiliser. Lorsqu’un neurone fait une supposition ou prend une décision, il transmet aux autres neurones des informations complètes afin que le neurone puisse corriger la sortie du premier neutron et apprendre de nouvelles solutions. Dans l’apprentissage profond, les réseaux neuronaux artificiels sont constitués de trois à dix couches cachées, ce qui augmente la précision.

Types de réseaux neuronaux artificiels

Les différents réseaux de neurones artificiels sont uniques en raison de leur capacité à résoudre des erreurs de différents niveaux de complexité. Par exemple, le réseau le plus utilisé est le réseau de neurones à action directe qui transmet l’information dans une seule direction. Cependant, un réseau neuronal récurrent est une autre option très populaire. Ces réseaux neuronaux transmettent des informations dans différentes directions. Supposons que vous souhaitiez effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance de la langue ou l’apprentissage de l’écriture manuscrite. Dans ce cas, vous pouvez utiliser ces réseaux neuronaux artificiels car ils peuvent afficher plus de capacités d’apprentissage en peu de temps.

Comment fonctionnent les réseaux neuronaux artificiels

Les neuroscientifiques cognitifs passent beaucoup de temps à comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux humains. Ils suivent le même schéma que celui de notre cerveau, bien développé et interconnecté, pour trouver des solutions et apprendre. Ils observent la disposition hiérarchique des neurones dans notre cerveau et traitent différents types d’informations. Par exemple, lorsque l’entrée reçoit une information que le cerveau considère comme étant modifiée, elle est alors transférée à des neurones de poids supérieur. Cela signifie que l’information se divise en diverses connexions de neurones de poids inférieur en divers morceaux. Chaque neurone traite différentes informations de même erreur et partage ses connaissances avec les neurones de niveau supérieur pour un traitement plus complexe.

Les réseaux neuronaux artificiels effectuent leur processus à travers différentes couches de représentation mathématique afin que l’information ait une certaine logique. Les données que le réseau utilisera pour apprendre sont transférées dans l’entrée d’un des millions de neurones artificiels. Ces neurones sont des unités et ont une disposition en couches. Presque tous les neurones se connectent aux autres neurones. La connexion est pondérée, ce qui permet de définir quel neurone recevra l’information. Une fois qu’il reçoit les données, il transfère l’information à l’unité cachée, en convertissant les données pour les utiliser. Lorsque les données transitent par les neurones, chaque unité cachée du neurone continue à résoudre l’erreur. C’est ainsi que fonctionne le processus d’apprentissage.

Processus d’apprentissage des réseaux neuronaux artificiels

Les informations que le réseau neuronal artificiel reçoit sont en quantité abondante. Ces ensembles d’informations constituent l’ensemble de formation. Si vous voulez que le programme reconnaisse la différence entre une voiture et un bus, vous partagerez de nombreuses images d’une voiture afin que le système commence à apprendre et à reconnaître à quoi ressemblent les voitures pour référence future.

Lorsque la machine est en cours d’apprentissage, le résultat comparera le résultat de la machine avec la description ou la source que vous fournissez. Si le résultat est différent, la machine utilisera un algorithme de rétropropagation et ajustera ce qu’elle apprend. Ainsi, le système partagera l’entrée, et les couches cachées ajusteront les informations par le biais d’équations mathématiques. La sortie recevra alors l’information, comparera le résultat avec la source et le transférera à différents neurones jusqu’à ce que l’information soit correcte. Ce processus est un apprentissage profond. C’est pourquoi les systèmes sont plus intelligents lorsqu’ils reconnaissent.

Composants des réseaux neuronaux artificiels

  1. Couche d’entrée

L’entrée est un nœud qui collecte les informations de l’extérieur vers le neurone. Elles aident à transmettre l’information à la couche cachée pour le processus d’apprentissage.

  1. La couche cachée

La couche cachée transforme les données qui entrent par la couche d’entrée et les transmet à la couche de sortie. Il n’y a qu’une seule couche cachée dans un simple réseau neuronal artificiel. Cependant, l’apprentissage profond nécessite plus de trois couches cachées pour un apprentissage complexe.

  1. Couche de sortie

Cette couche reçoit des informations de la couche cachée et calcule le résultat possible. Vous pouvez considérer la sortie comme le résultat de l’entrée que le neurone reçoit.

  1. Neurones

Les neurones artificiels sont des fonctions mathématiques que l’algorithme utilise pour le processus d’apprentissage. Un neurone prend l’information en entrée et la calcule en la multipliant par les poids. Ensuite, les données sont transférées aux autres neurones.

  1. Espace des poids

Le poids est le lien entre les unités. L’espace de poids est un paramètre qui convertit les données d’entrée en résultat en les multipliant par le poids. Ensuite, il transfère les données traitées à d’autres neurones dans les réseaux neuronaux artificiels par le biais de la couche de sortie.

  1. Passe avant et passe arrière

Dans la passe en avant, l’algorithme va propager les variables dans les réseaux neuronaux artificiels. En revanche, dans le sens inverse, l’algorithme rétrograde les erreurs pour trouver la sortie.

  1. Rétropropagation

La rétropropagation est l’algorithme qui apprend à travers l’erreur en accordant les poids. Ce processus rend le système fiable en réduisant les erreurs.

  1. Fonction d’erreur

La raison principale de l’algorithme est de minimiser l’erreur. La fonction qui aide à minimiser les erreurs dans la fonction d’erreur.

Conclusion

Grâce aux informations contenues dans cet article, vous avez maintenant une idée de base sur ce que sont les réseaux neuronaux artificiels et comment ils fonctionnent pour minimiser l’erreur du programme grâce à l’intelligence artificielle. Ces réseaux peuvent apprendre diverses activités telles que le résumé de texte, le sous-titrage d’images, la reconnaissance d’animaux et la reconnaissance de la langue ou de l’écriture.