La construction d'un réseau neuronal comporte plusieurs étapes clés :
-
Collecte et prétraitement des données: Rassemblez et organisez les données que vous utiliserez pour former et tester votre réseau neuronal. Il peut s'agir de nettoyer les données, de traiter les valeurs manquantes et de les diviser en ensembles de formation, de validation et de test.
-
Choisir une architecture de réseau neuronal : Décidez du type d'architecture de réseau neuronal qui convient à votre problème. Il peut s'agir d'un réseau neuronal feedforward, d'un réseau neuronal convolutionnel (CNN) pour les données d'image, d'un réseau neuronal récurrent (RNN) pour les données séquentielles, ou d'autres architectures spécialisées.
-
Initialiser le modèle: Initialiser les paramètres du réseau neuronal, tels que les poids et les biais, généralement de manière aléatoire ou à l'aide de techniques d'initialisation spécifiques.
-
Propagation vers l'avant: Exécutez la propagation vers l'avant en faisant passer les données d'entrée par le réseau pour faire des prédictions. Chaque couche effectue une opération linéaire ou non linéaire sur les données d'entrée.
-
Calculer la perte: comparer la sortie prédite à la sortie réelle pour calculer la perte, qui mesure l'écart entre les prédictions et les valeurs réelles.
-
Rétropropagation: Utiliser un algorithme d'optimisation (e.g. descente de gradient) pour mettre à jour les poids du réseau de manière à minimiser la perte. Cette étape consiste à calculer les gradients de la fonction de perte par rapport aux poids du réseau, puis à ajuster les poids en conséquence pour minimiser la perte.
-
Itérer: Répéter les étapes de propagation vers l'avant, de calcul des pertes et de rétropropagation pour plusieurs itérations ou époques afin d'améliorer les performances du modèle.
Les couches d'un réseau neuronal typique sont les suivantes :
-
Couche d'entrée: Cette couche reçoit les données d'entrée, qu'il s'agisse d'images, de texte, de valeurs numériques, etc. Le nombre de nœuds dans cette couche correspond au nombre de caractéristiques dans les données d'entrée.
-
Couches cachées: Ces couches se situent entre les couches d'entrée et de sortie et sont chargées d'extraire les caractéristiques pertinentes des données d'entrée. Dans les réseaux neuronaux profonds, il peut y avoir plusieurs couches cachées, et chaque couche est constituée de neurones ou de nœuds.
-
Couche de sortie: La couche finale qui produit la sortie du modèle. Le nombre de nœuds dans cette couche dépend du type de problème - par exemple, pour la classification binaire, il peut y avoir un nœud pour une seule sortie, tandis que pour la classification multi-classes, il peut y avoir plusieurs nœuds représentant différentes classes.
Les réseaux neuronaux sont également définis par :
-
Fonctions d'activation: Chaque couche (à l'exception de la couche d'entrée) comprend généralement une fonction d'activation qui introduit une non-linéarité dans le réseau, lui permettant d'apprendre des modèles complexes. Parmi les fonctions d'activation courantes, on peut citer ReLU (Rectified Linear Activation), Sigmoïde, Tanh, etc.
-
Connexions (ou Poids): Chaque nœud d'une couche est connecté à chaque nœud de la couche suivante avec un poids associé à chaque connexion. Ces poids sont ajustés au cours du processus d'apprentissage afin d'optimiser les performances du réseau.
Les différentes architectures de réseaux neuronaux peuvent comporter des variations ou des couches supplémentaires spécifiques à leurs objectifs, mais ces couches constituent la structure de base d'un réseau neuronal.
