Les couches de réseau de neurones sont fondamentales pour les réseaux de neurones artificiels (ANN). Les ANN sont une classe de modèles d’apprentissage automatique qui s’inspirent de la structure et de la fonction du cerveau humain. De même, les RNA sont composés de nombreux nœuds interconnectés, ou neurones artificiels, qui travaillent ensemble pour traiter les informations et faire des prédictions. Ces nœuds fonctionnent dans une série de couches qui utilisent les données différemment.
Une couche de réseau neuronal est un ensemble de neurones artificiels qui traitent les données d’entrée et produisent une sortie. Un réseau de neurones est généralement composé de plusieurs couches, chacune effectuant une tâche spécifique dans le calcul global. Le nombre et les types de couches utilisées dans un réseau de neurones dépendent du problème spécifique à résoudre.
Il existe trois principaux types de couches de réseau de neurones : les couches d’entrée, les couches cachées et les couches de sortie. La couche d’entrée est la première couche et est responsable de la réception des données d’entrée. La couche de sortie est la couche finale et est chargée de produire des données de sortie qui peuvent exister sous diverses formes. Les couches cachées sont les couches qui se situent entre les couches d’entrée et de sortie et effectuent le calcul nécessaire pour transformer l’entrée en sortie. Les couches cachées sont les plus mystérieuses des trois types de couches car leurs mécanismes sous-jacents sont inobservables et inconnus.
Couches d’entrée : la couche d’entrée est chargée de recevoir les données d’entrée et de les transmettre à la couche suivante du réseau. Le nombre de neurones dans la couche d’entrée est généralement égal au nombre d’entités d’entrée dans les données. Si les données d’entrée sont une image avec une résolution de 100×100 pixels, la couche d’entrée aura typiquement 10 000 neurones (100 x 100 = 10 000).
La couche d’entrée peut avoir un impact significatif sur les performances et la précision d’un réseau de neurones. Lorsque les données d’entrée ne sont pas prétraitées correctement, un réseau de neurones peut avoir du mal à apprendre des représentations significatives des données d’entrée, ce qui entraîne de mauvaises performances. De plus, la couche d’entrée peut être utilisée pour incorporer des connaissances spécifiques au domaine et l’ingénierie des fonctionnalités dans le réseau neuronal, ce qui peut améliorer ses performances sur des tâches spécifiques. La façon dont la première couche est engagée est cruciale pour l’efficacité d’un réseau de neurones.
Couches cachées : les couches cachées d’un réseau de neurones effectuent le calcul nécessaire pour transformer les données d’entrée en données de sortie. Le nombre et les types de couches cachées utilisées dans un réseau de neurones dépendent de la complexité du problème à résoudre. Chaque couche cachée est composée de plusieurs neurones artificiels qui reçoivent une entrée de la couche précédente et produisent une sortie qui est transmise à la couche suivante et finale.
Il existe plusieurs types de couches cachées pouvant être utilisées dans un réseau de neurones, notamment les couches entièrement connectées, les couches convolutives et les couches récurrentes. Les couches entièrement connectées sont le type de couche cachée le plus basique et sont composées de neurones entièrement connectés aux neurones de la couche précédente. Les couches convolutives sont couramment utilisées dans les tâches de reconnaissance d’images et sont conçues pour reconnaître des modèles dans les données d’entrée. Les couches récurrentes sont couramment utilisées dans les tâches de traitement du langage naturel et sont conçues pour gérer des séquences de données.
Les couches cachées d’un réseau de neurones sont l’endroit où le réseau apprend à représenter les données d’entrée dans un espace de caractéristiques de dimension supérieure. Chaque neurone d’une couche cachée représente une caractéristique ou une combinaison de caractéristiques différente des données d’entrée. Ces caractéristiques sont apprises par le réseau de neurones lors de la formation et ne sont pas nécessairement liées aux caractéristiques d’origine des données d’entrée.
Couches de sortie : la couche de sortie d’un réseau de neurones produit la sortie finale ou la prédiction. Le nombre de neurones dans la couche de sortie dépend du type de problème à résoudre. Par exemple, dans un problème de classification binaire, la couche de sortie aura généralement un neurone qui produit une probabilité entre 0 et 1. Dans un problème de classification multi-classes, la couche de sortie aura généralement plusieurs neurones qui produisent des probabilités pour chaque classe.
Fonctions d’activation : chaque neurone artificiel d’un réseau de neurones applique une fonction d’activation à la sortie de la couche précédente avant de la transmettre à la couche suivante. La fonction d’activation introduit la non-linéarité dans le calcul, permettant au réseau de neurones d’apprendre des modèles complexes dans les données.
Il existe plusieurs fonctions d’activation différentes qui peuvent être utilisées dans un réseau de neurones, notamment sigmoïde, tanh, ReLU et softmax. Les fonctions sigmoïdes et tanh sont couramment utilisées dans la couche de sortie des problèmes de classification binaire, tandis que ReLU est couramment utilisée dans les couches cachées du réseau. Softmax est couramment utilisé dans la couche de sortie des problèmes de classification multi-classes. La fonction d’activation utilisée dans la couche de sortie dépend du type de problème et de la plage souhaitée des valeurs de sortie. Dans les problèmes de classification binaire, la fonction d’activation sigmoïde est couramment utilisée pour écraser la valeur de sortie dans une plage comprise entre 0 et 1. Alors que dans les problèmes de régression, la fonction d’activation linéaire peut être utilisée pour produire une valeur de sortie continue.
Les couches de réseau de neurones sont à la base de l’apprentissage en profondeur. Chaque couche effectue une tâche spécifique et est composée de neurones artificiels qui appliquent une fonction d’activation aux données d’entrée. Les caractéristiques d’un réseau de neurones dépendent de la complexité du problème à résoudre. Choisir les bonnes couches et les bonnes fonctions d’activation est important pour obtenir de bonnes performances.
Bien que les réseaux de neurones se soient révélés très efficaces pour résoudre un large éventail de problèmes, ils ne sont pas la seule méthode utilisée dans l’apprentissage automatique et ils ne sont pas toujours la meilleure méthode pour un problème donné. Les couches de réseau de neurones sont particulièrement efficaces pour résoudre les problèmes où les relations entre les caractéristiques d’entrée et la cible de sortie sont complexes, non linéaires et difficiles à modéliser à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique traditionnelles.
Alors que les réseaux de neurones continuent d’être appliqués à un nombre croissant de problèmes du monde réel, les chercheurs pourront concevoir de nouvelles solutions capables de gérer des données de plus en plus complexes et de produire de meilleurs résultats. Plus l’apprentissage en profondeur peut fonctionner et être utilisé pour résoudre de manière fiable les défis de l’industrie, plus son rôle dans la formation de l’avenir sera important.
