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Que sont les réseaux de neurones et les convolutions, et comment fonctionnent-ils ?

WBOYavant: 2023-07-02 11:22:33921parcourir

Dans le domaine de l'informatique moderne, le terme « réseau de neurones » a beaucoup attiré l'attention ces dernières années. Si vous souhaitez comprendre ce que sont les réseaux de neurones et comment ils fonctionnent, c'est l'endroit idéal pour commencer à approfondir vos connaissances.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

Fondamentalement, les réseaux de neurones sont des systèmes informatiques conçus pour imiter le cerveau humain. Leur capacité à apprendre, comprendre et interpréter des modèles complexes en fait un aspect clé de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML).

Ces réseaux, comme les réseaux de neurones de notre cerveau, sont constitués de nombreux éléments de traitement interconnectés, ou « nœuds ». Cette disposition facilite la reconnaissance des formes, aidant le système d'IA à améliorer son fonctionnement au fil du temps. Un réseau neuronal typique se compose de plusieurs composants principaux :

Couche d'entrée : La couche d'entrée est le premier point de contact avec les données introduites dans le réseau. Il transmet des informations brutes pour un traitement ultérieur.
Couche cachée : après la couche d'entrée, les données vont dans la couche cachée. Ces couches sont invisibles à l’inspection externe et sont essentielles au traitement.
Couche de sortie : les informations traitées atteignent enfin la couche de sortie, qui fournit le résultat final ou la prédiction.

Chaque couche est constituée de nombreux nœuds ou « neurones », reliés par des « connexions ». Chaque connexion a un poids indiquant son importance dans la tâche de traitement de l'information.

A quoi servent les réseaux de neurones ?

Avec leur extraordinaire capacité à apprendre des données et à prédire les résultats, les réseaux de neurones sont devenus la pierre angulaire de nombreuses technologies contemporaines. Leur polyvalence et leurs capacités de reconnaissance de formes ouvrent la voie à leurs applications dans de nombreux domaines.

L'une des applications les plus importantes des réseaux de neurones est la vision industrielle, en particulier la reconnaissance d'images. Avec les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les systèmes peuvent être entraînés à reconnaître et à classer des images, par exemple en identifiant des visages sur des photos ou en identifiant des objets dans une scène. Cette technologie alimente diverses applications, du marquage automatique de photos sur les réseaux sociaux au diagnostic de maladies en imagerie médicale.

Les réseaux de neurones jouent également un rôle clé dans le traitement du langage naturel (NLP), permettant aux machines de comprendre et de générer le langage humain. Qu’il s’agisse d’un assistant virtuel qui comprend les commandes vocales, d’un chatbot qui répond aux requêtes des clients ou d’un logiciel qui traduit le texte d’une langue à une autre, toutes ces avancées sont rendues possibles par les réseaux de neurones.

Comment entraîner un réseau de neurones ?

Entraîner un réseau de neurones signifie essentiellement lui apprendre à faire des prédictions précises. Cela implique de lui fournir des données, de lui permettre de faire des prédictions, puis d'ajuster les paramètres du réseau pour améliorer ces prédictions.

L'objectif est de minimiser la différence entre la prédiction du réseau et la sortie réelle, terme appelé « perte » ou « erreur ». Plus cette différence est faible, meilleures sont les performances du réseau neuronal.

Étape 1 : Initialiser les poids et les biais

Un réseau de neurones est constitué de neurones interconnectés par des poids, chacun avec un biais. Ces poids et biais sont des paramètres que le réseau apprend au cours de la formation. Initialement, ils sont définis sur des valeurs aléatoires.

Étape 2 : Feedforward

Fournissez les données d'entrée au réseau. Ces données se déplacent à travers le réseau de la couche d'entrée à la couche de sortie selon un processus appelé « feedforward ». Chaque neurone applique une somme pondérée de l'entrée et du biais, suivie d'une fonction d'activation, avant de transmettre le résultat à la couche suivante.

Étape 3 : Calculer la perte

Après le processus de rétroaction, le réseau produit une sortie. Calculez la perte, qui est la différence entre cette sortie et la valeur réelle. Cette perte est calculée à l'aide d'une fonction de perte qui dépend du type de problème que vous essayez de résoudre (par exemple, régression, classification).

Étape 4 : Rétropropagation

La rétropropagation est l'endroit où la magie opère. Ce processus implique d’ajuster les pondérations et les biais pour minimiser les pertes. À partir de la couche de sortie, les erreurs se propagent à la couche précédente. Calculez le gradient de la fonction de perte par rapport à chaque paramètre (poids et biais), ce qui indique dans quelle mesure une modification de ce paramètre affectera la perte.

Étape 5 : Mettre à jour les poids et les biais

Ensuite, les poids et les biais sont mis à jour dans le sens opposé au gradient calculé. Cela se fait à l'aide d'un algorithme d'optimisation, le plus souvent une descente de gradient. La taille des étapes effectuées lors de la mise à jour est déterminée par le « taux d'apprentissage » (un hyperparamètre que vous définissez).

Étape 6 : Répétez le processus

Répétez les étapes 2 à 5 pendant un certain nombre d'itérations, ou jusqu'à ce que la perte soit inférieure au seuil souhaité. Le nombre de fois où l’ensemble des données est utilisé pour mettre à jour les pondérations est appelé « époque ». La formation comprend généralement plusieurs périodes.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones convolutionnels ?

Convolutional Neural Network (CNN) est un modèle de réseau neuronal spécialisé conçu pour traiter des données de type grille, telles que des images. Ces réseaux sont des variantes du modèle traditionnel de perceptron multicouche (MLP) et sont fondamentalement inspirés des processus biologiques du cerveau humain.

Biological Visual Cortex

CNN s'inspire de l'organisation et du fonctionnement du cortex visuel dans le cerveau humain. Le cortex visuel comporte de petites zones de cellules sensibles à des zones spécifiques du champ visuel. Ce concept se reflète dans les CNN en appliquant des filtres convolués dans les données d'entrée.

Couche convolutive

Le composant principal de CNN est la couche convolutive, qui apprend automatiquement et de manière adaptative la hiérarchie spatiale des caractéristiques. Dans une couche convolutive, plusieurs filtres sont déplacés sur l'image et effectuent une opération de convolution, en l'occurrence un produit scalaire, entre les filtres et les poids de l'image d'entrée. Le résultat de cette opération forme une carte de caractéristiques ou une caractéristique convolutive.

Couche de pooling

Une couche de pooling est généralement ajoutée après une couche convolutive pour réduire la taille spatiale, ce qui contribue à réduire le nombre de paramètres et la complexité de calcul. De plus, cela aide le réseau à devenir plus invariant par rapport à l'échelle et à l'orientation de l'image, extrayant ainsi des fonctionnalités plus puissantes.

Faites des prédictions

À la fin du réseau, une couche entièrement connectée est utilisée, similaire au modèle MLP. Ces couches prennent des images filtrées avancées et les transforment en classes de sortie finales ou en prédictions.

CNN a joué un rôle important dans le domaine de la reconnaissance d'images. Ils sont couramment utilisés dans les applications suivantes :

Reconnaissance d'images et de vidéos : les CNN peuvent être utilisés pour reconnaître des objets, des personnes et même des émotions dans des images et des vidéos.
Analyse d'images médicales : Dans le domaine médical, CNN est utilisé pour analyser des images et aider à diagnostiquer des maladies.
Voitures autonomes : CNN est utilisé dans les voitures autonomes pour détecter des objets et des panneaux sur la route, aidant ainsi le véhicule à comprendre son environnement et à prendre des décisions.
Système de reconnaissance faciale : CNN est largement utilisé dans les systèmes de sécurité de reconnaissance faciale.

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