Lexique : Réseaux Neuronaux

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Lexique sur les Réseaux Neuronaux

Introduction

Les réseaux neuronaux sont des modèles de calcul inspirés par le fonctionnement du cerveau humain. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique.

Concepts Clés

Neurone

Un neurone est l’unité de base d’un réseau neuronal. Il reçoit des entrées, effectue des calculs et produit une sortie. 🧠

Couches

Les réseaux neuronaux sont composés de plusieurs couches de neurones. Les couches peuvent être d’entrée, cachées ou de sortie.

Apprentissage

L’apprentissage dans les réseaux neuronaux se fait par ajustement des poids des connexions entre neurones. Ce processus est souvent appelé entraînement.

Fonction d’activation

La fonction d’activation détermine si un neurone doit être activé ou non. Elle introduit de la non-linéarité dans le modèle.

Propagation en avant

La propagation en avant est le processus par lequel les entrées traversent le réseau pour produire une sortie.

Rétropropagation

La rétropropagation est une méthode utilisée pour ajuster les poids des connexions en fonction de l’erreur de sortie. 🔄

Applications

  • Reconnaissance d’image 📷
  • Traitement du langage naturel 🗣️
  • Jeux vidéo 🎮
  • Prévisions financières 📈

FAQ

Qu’est-ce qu’un réseau de neurones convolutifs ?

Un réseau de neurones convolutifs (CNN) est un type de réseau neuronal particulièrement efficace pour le traitement des images.

Quelle est la différence entre apprentissage supervisé et non supervisé ?

Dans l’apprentissage supervisé, le modèle est entraîné avec des données étiquetées, tandis que dans l’apprentissage non supervisé, il doit trouver des structures dans des données non étiquetées.

Comment les réseaux neuronaux sont-ils utilisés dans la reconnaissance vocale ?

Les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour transcrire des paroles en texte en analysant les caractéristiques acoustiques des signaux vocaux.

Conclusion

Les réseaux neuronaux sont au cœur de nombreuses avancées en intelligence artificielle. Leur capacité à apprendre et à s’adapter les rend extrêmement puissants pour une variété d’applications.

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