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Fonctionnement des r Réseaux de neurones:multicoucheséseaux de Neurone:réseauxneurones multicouches 

Le fonctionnement d’un neurone formel à l’aide de neurones d’entrée, de poids, d’un biais et une fonction d’activation est assez simple à comprendre. L’objectif de ce neurone étant de minimiser sa fonction de coût en apprenant de ses erreurs. Nous avons beaucoup insisté dans le chapitre précédent sur le fait qu’un neurone formel est capable uniquement de classifier des données linéairement séparables, or dans la pratique, il est bien rare que celles-ci le soient. C’est alors que sont apparus les réseaux de neurones multicouches.

Leur fonctionnement est identique à celui du neurone formel. À ce titre, nous retrouverons les actions de propagation et de rétropropagation s’appliquant à chaque couche du réseau. La fonction d’activation ne s’appliquant quant à elle qu’aux neurones chargés de réaliser la classification.