Les réseaux de neurones sont l’une des options pour la représentation mathématique (ou l’imitation) de la réalité, sa mise en œuvre logicielle ou matérielle. La structure du fonctionnement de l’ANN comprend les principes de travail des unités structurelles et fonctionnelles du système nerveux d’un organisme vivant.
Qu’est-ce qu’un « réseau de neurones ».
Si les progrès technologiques antérieurs étaient considérés comme une invention de la science-fiction, l’humanité d’aujourd’hui est pratiquement habituée au fait que les voitures sont produites avec un pilote automatique et qu’à l’aide d’un smartphone, vous pouvez parler à l’intelligence artificielle. Au cours de la dernière décennie, de telles innovations sont devenues disponibles grâce aux réseaux de neurones.
Ils sont une sorte d’ensemble d’outils matériels et logiciels créés pour résoudre des problèmes complexes et traiter des informations, et sont également capables d’auto-apprentissage avec une augmentation constante de leurs propres capacités, en général, et de leur productivité, en particulier.
En règle générale, les ANN sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes où il est nécessaire de déduire logiquement des informations basées sur des faits et des règles de traitement donnés. Ceux-ci incluent : L’
- apprentissage automatique. Si le système se voit confier un million de tâches du même type, il apprendra progressivement à les résoudre tout seul. Cette compétence restera en mémoire, et l’intelligence artificielle pourra l’appliquer à tout moment pour effectuer des tâches spécifiques.
- Robotique. Un réseau de neurones est le principal outil de développement d’algorithmes pour le « cerveau » des PC, des serveurs, des équipements et des systèmes automatiques.
De plus, la mise en œuvre pratique de l’ANN est utilisée dans d’autres domaines de la modélisation de l’IA, de la résolution de problèmes mathématiques, etc.
Comment fonctionne un réseau de neurones.
Comme nous l’avons déjà noté, ce sont des modèles mathématiques basés sur des organismes biologiques. Selon la zone dans laquelle le réseau de neurones est utilisé, il peut avoir différentes interprétations qui seront correctes dans ce cas particulier. Par exemple, si nous considérons le domaine où un ordinateur apprend de manière indépendante, en suivant des algorithmes donnés, ANN agit comme un ensemble d’outils pour la reconnaissance de formes, et dans le domaine de la création et de l’étude des principes de fonctionnement des machines autonomes – un modèle pour contrôler les « cerveaux électroniques ».
De plus, le réseau de neurones est un facteur clé dans le développement de l’intelligence artificielle. L’un des principaux avantages qui distingue ce système des algorithmes de calcul traditionnels est la possibilité d’auto-apprentissage avec une reproduction indépendante ultérieure des connaissances et des compétences acquises dans la pratique. D’un point de vue scientifique, le processus d’apprentissage est ici plutôt primitif et à l’avenir il se développera selon un scénario plus complexe.
Le cerveau d’une personne ordinaire se compose en moyenne de quatre-vingt-six milliards de neurones, qui sont connectés en un seul système dans le but de recevoir des informations, de les traiter et de les transmettre. Ici, chaque neurone biologique est quelque chose comme un appareil chargé d’effectuer des opérations arithmétiques, logiques et de contrôle.
ANN est une imitation des processus se produisant dans le cerveau d’une personne moyenne : la collecte, le traitement et la transmission des données se déroulent selon les mêmes principes. Et la principale différence est que le processus de contrôle est écrit en code machine. Les groupes suivants sont responsables du processus du réseau neuronal :
- Points d’entrée. Ce sont des trous spéciaux à travers lesquels les données circulent. Leur nombre peut atteindre un nombre énorme.
- Points de sortie. Contrairement au groupe précédent, un neurone individuel ne peut avoir qu’un seul point de sortie, à travers lequel le résultat traité est émis.
- Neurones associatifs intermédiaires. Ils se situent entre les deux groupes précédents et représentent la principale boîte à outils de traitement des informations entrantes.
Un réseau de neurones est nécessaire pour résoudre des problèmes complexes auxquels les systèmes informatiques ordinaires ne peuvent pas faire face, c’est-à-dire ceux qui nécessitent le « plastique » du cerveau humain pour le travail analytique. Dans le monde moderne, ANN est largement utilisé dans les affaires, la programmation et Internet. Parmi les utilisations les plus courantes figurent : La
- Cette méthode consiste à diviser les données en variétés selon certaines caractéristiques et paramètres importants. Par exemple, dans le secteur bancaire, cela sert à prendre une décision sur l’émission de prêts : le système approuve un prêt pour une personne, et refuse pour une autre. Dans les grandes organisations financières et de crédit, ce travail est effectué par un réseau de neurones, analysant des données telles que l’âge du client, sa solvabilité, ses antécédents de crédit, etc.
- Prévision des événements. Il utilise la technologie d’analyse et de prédiction de la prochaine étape ou événement logique. Par exemple, l’issue de situations économiques en bourse, la hausse ou la baisse des actions.
- C’est l’une des applications les plus populaires. Aujourd’hui, il est largement utilisé dans Google. Par exemple, lorsque l’utilisateur recherche une photo, ou lors de la mise au point, lorsque le visage d’une personne est reconnu et mis en évidence.
Ce sont les principales directions d’utilisation de l’ANN. Bien sûr, la liste ne s’arrête pas là – ils sont largement utilisés dans la cybernétique, la programmation, l’architecture et d’autres domaines de l’activité humaine.
Une sorte d’ANN.
Pour donner la réponse la plus complète à la question de savoir ce qu’est un réseau de neurones, comment il fonctionne et quelles tâches il effectue, il est nécessaire de déterminer ses types. Les réseaux de neurones convolutifs et récurrents sont distingués.
Le premier type – convolutif – est le type le plus populaire. Leur efficacité a été testée dans la pratique. Premièrement, pour la reconnaissance d’images visuelles : que ce soit une image, une photographie ou une vidéo. Deuxièmement, pour prédire les éventuels objets qui intéresseront l’utilisateur sur Internet (vidéo, musique, livres, etc.). Dans ce cas, ils sont utilisés pour collecter et traiter certaines informations sur une personne, issues de sources ouvertes sur Internet, et l’historique des requêtes des moteurs de recherche.
Les espèces récurrentes en cours de travail, c’est-à-dire les connexions de neurones individuels, forment un cycle simple. De plus, chaque connexion a des caractéristiques individuelles. Par exemple, ils diffèrent les uns des autres en priorité et leurs nœuds peuvent être cachés et introductifs. Contrairement au type précédent, vous pouvez ici donner à la machine des instructions sur les objets ou les données à « faire attention », et la soumettre à un traitement plus minutieux. Ils sont généralement utilisés dans la reconnaissance de texte, qu’il s’agisse d’un traducteur Google ou d’une application intégrée dans les smartphones dotés du système d’exploitation iOS – Siri.
Comment le réseau de neurones est formé.
L’une des principales fonctions des réseaux de neurones est la capacité d’augmenter votre propre base de connaissances de compétences sur la base d’informations précédemment obtenues. La productivité augmente avec l’apprentissage. Le processus d’apprentissage est ici possible grâce aux poids synaptiques des connexions interneuronales, ainsi qu’aux seuils et paramètres de leurs fonctions d’activation.
Le concept même de « réseaux de neurones d’apprentissage » est associé à un grand nombre de processus différents, ce qui rend presque impossible la définition du processus lui-même. Mais la thèse généralisée peut être formulée comme un processus dans lequel les paramètres inoccupés de l’ANN sont automatiquement ajustés à l’environnement dans lequel le réseau est intégré. Ainsi, le type de formation dépend des paramètres.
