Modèle informatique programmé, un réseau de neurones artificiels réplique la structure neuronale et la façon dont fonctionne le cerveau humain. Cela dit, ce sont donc des neurones élaborés artificiellement et interconnectés qui constituent ce réseau. Ils ont chacun une valeur particulière déterminant quelle information peut être envoyée au système. Sachez qu’il existe différents types de neurones artificiels. En outre, leurs méthodes d’apprentissage sont nombreuses.
Types de réseaux de neurones artificiels
En général, on définit les différents types de réseaux de neurones artificiels en considérant le nombre d’épaisseurs qui est nécessaire entre l’entrée des données et le résultat final. En outre, on distingue le type de réseau neuronal à partir du nombre de nœuds qui sont cachés dans chaque modèle. Sachez également que le nombre d’entrées et de sorties de chaque nœud est pris en compte. Quel que soit le secteur d’activités de votre entreprise, vous avez intérêt à chercher à en savoir plus sur les neurones artificiels afin de savoir comment les exploiter. En attendant, découvrez les principaux types.
Le réseau de neurones à propagation avant
En anglais, ce type de réseau de neurones est appelé « feedforward neural network ». Il s’agit d’un réseau neuronal artificiel acyclique dont le plus connu est le perceptron multicouche, une extension du premier réseau de neurones artificiel (le perceptron) inventé par Frank Rosenblatt en 1957. Avant, le réseau de neurones à propagation était le premier et le plus simple modèle de réseau neuronal artificiel qui existait. Dans celui-ci, le déplacement de l’information ne se fait que dans une seule direction, vers l’avant et ensuite vers les nœuds de sortie. Et cela se produit à partir des nœuds d’entrée en exploitant le cas échéant les couches cachées. Dans ce type de réseau, il n’existe pas de cycles, encore moins de boucles.
Le réseau de neurones récurrents
Le degré de complexité de ce type de réseau de neurones est assez élevé. Ce système est capable de sauvegarder les résultats obtenus après que l’information soit passée par les nœuds de traitement. Peu à peu, le modèle est nourri et bien façonné grâce aux résultats sauvegardés. La circulation de l’information peut se faire dans une boucle de rétroaction et revenir vers une couche précédente. Cela favorise la constitution d’une mémoire à l’intérieur du système.
Le réseau de neurones convolutifs
Ce type de réseau neuronal repose sur des filtres de convolution ou matrices numériques. Ces filtres sont appliqués aux entrées avant que celles-ci ne soient transmises aux neurones. Un réseau de neurones convolutifs permet la détection des motifs simples au sein d’une image afin de parvenir à identifier le contenu en effectuant des recoupements. On l’utilise très souvent dans divers domaines, notamment la reconnaissance faciale et la numérisation de texte. Un réseau de neurones comporte un minimum de 5 couches et le résultat qu’on obtient passe d’une couche à l’autre.
Méthodes d’apprentissage des réseaux de neurones
Les réseaux de neurones artificiels ne peuvent pas être programmés directement, ce qui est d’ailleurs le cas pour le cerveau humain. Ils doivent au préalable apprendre en étudiant des exemples et en les analysant. On distingue trois méthodes d’apprentissage des réseaux de neurones, à savoir l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage renforcé.
L’apprentissage supervisé
Dans le cadre de ce type d’apprentissage, l’algorithme s’entraine à partir de données étiquetées. Il se modifie pour réaliser la tâche jusqu’à pouvoir traiter le jeu de données afin d’obtenir le résultat escompté. Il est nécessaire de définir un résultat concret pour chaque option d’entrée. Le recours à l’apprentissage supervisé permet d’apporter des modifications au système afin de parfaire le fonctionnement de l’algorithme.
L’apprentissage non supervisé
Dans ce type d’apprentissage, le réseau de neurones analyse un ensemble de données qui ne sont pas étiquetées. Grâce à une fonction spécifique, le réseau sait à quel degré il s’approche ou s’éloigne du résultat attendu et s’adapte ensuite. Comprenez donc que le résultat de la tâche n’est pas déterminé à l’avance. Toutefois, le système établit lui-même son diagnostic en se basant sur les informations obtenues. Il s’appuie notamment sur la théorie de la résonance adaptative.
L’apprentissage renforcé
En ce qui concerne ce troisième type d’apprentissage du réseau neuronal, il s’agit d’une méthode à partir de laquelle on procède par renforcements et sanctions. La façon de procéder qui s’y prête le plus dépend de la nature des résultats qui peuvent être positifs ou négatifs. Fonctionnant comme le cerveau humain, qui apprend par essais et erreurs, le réseau de neurones apprend de façon progressive au fur et à mesure qu’il traite les données qu’on lui soumet.