Qu'est-ce qu'un réseau neuronal artificiel ?
Les réseaux neuronaux artificiels (RNA), généralement appelés simplement réseaux neuronaux (RN) ou réseaux de neurones, sont des systèmes informatiques inspirés des réseaux neuronaux biologiques qui constituent le cerveau des animaux. Un RNA est basé sur une collection d'unités ou de nœuds connectés, appelés neurones artificiels, qui modélisent vaguement les neurones d'un cerveau biologique. Chaque connexion, comme les synapses dans un cerveau biologique, peut transmettre un signal à d'autres neurones. Un neurone artificiel reçoit des signaux, les traite et peut envoyer des signaux aux neurones qui lui sont connectés. Le "signal" au niveau d'une connexion est un nombre réel, et la sortie de chaque neurone est calculée par une fonction non linéaire de la somme de ses entrées. Les connexions sont appelées "arêtes". Les neurones et les arêtes ont généralement un poids qui s'ajuste au fur et à mesure de l'apprentissage. Le poids augmente ou diminue l'intensité du signal au niveau d'une connexion. Les neurones peuvent avoir un seuil tel qu'un signal n'est envoyé que si le signal global franchit ce seuil.
Les neurones peuvent générer automatiquement des caractéristiques d'identification à partir des exemples qu'ils traitent. En règle générale, les neurones sont regroupés en couches. Les différentes couches peuvent effectuer différentes transformations sur leurs entrées. Les signaux vont de la première couche (la couche d'entrée) à la dernière couche (la couche de sortie), éventuellement après avoir traversé les couches plusieurs fois.
Les réseaux neuronaux sont des systèmes informatiques inspirés des réseaux neuronaux biologiques qui constituent le cerveau des animaux
What are artificial neural networks?
Artificial neural networks (ANNs), usually simply called neural networks (NNs) or neural nets,[1] are computing systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains.[2] An ANN is based on a collection of connected units or nodes called artificial neurons, which loosely model the neurons in a biological brain. Each connection, like the synapses in a biological brain, can transmit a signal to other neurons. An artificial neuron receives signals then processes them and can signal neurons connected to it. The "signal" at a connection is a real number, and the output of each neuron is computed by some non-linear function of the sum of its inputs. The connections are called edges. Neurons and edges typically have a weight that adjusts as learning proceeds. The weight increases or decreases the strength of the signal at a connection. Neurons may have a threshold such that a signal is sent only if the aggregate signal crosses that threshold.
utomatically generate identifying characteristics from the examples that they process.Typically, neurons are aggregated into layers. Different layers may perform different transformations on their inputs. Signals travel from the first layer (the input layer), to the last layer (the output layer), possibly after traversing the layers multiple times.
Neural networks are computer systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains