L'interaction entre l'apprentissage profond et les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones et l'apprentissage profond sont étroitement liés, mais différents, comme les deux faces d'une médaille.

Réseau neuronal

Un réseau neuronal est similaire au cerveau humain, qui se compose de nombreux neurones de traitement hautement interconnectés. Ces neurones travaillent ensemble pour résoudre des problèmes complexes d’apprentissage automatique de manière très sensible, ce qui nous permet de réaliser des avancées révolutionnaires.

L'unité informatique de base d'un réseau neuronal est le neurone, qui reçoit les entrées et les traite via plusieurs neurones dans plusieurs couches cachées, et génère finalement une sortie via la couche de sortie. En apprentissage automatique, le modèle commun des réseaux de neurones s'inspire des neurones biologiques. Ce modèle fait référence à un réseau de neurones monocouche avec une seule sortie.

Les réseaux de neurones réalisent la convergence grâce à la propagation vers l'avant, la perte de calcul, la rétro-propagation, la descente de gradient, etc. C'est ce qu'on appelle un réseau de neurones artificiels (ANN) et constitue la base de l'apprentissage profond.

Deep Learning

Le deep learning est un algorithme qui utilise des réseaux de neurones profonds pour entraîner des données complexes et prédire la sortie à travers plusieurs couches et nœuds cachés. Cet algorithme peut imiter le fonctionnement du cerveau humain.

L'apprentissage automatique traditionnel peut faire des prédictions en complétant l'ingénierie des fonctionnalités à l'avance lors du traitement des données structurées, tandis que l'apprentissage profond effectue à la fois l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et l'auto-apprentissage. En conséquence, l’apprentissage profond est plus efficace et peut s’améliorer au fil du temps.

Le deep learning joue un rôle central dans la recherche à l’ère numérique d’aujourd’hui. Cependant, pour réaliser pleinement l’apprentissage profond, les réseaux de neurones sont indispensables. Ces algorithmes sont calqués sur le cerveau et le système nerveux humains, apportant une aide considérable au processus d’apprentissage profond plus large. Les réseaux de neurones et l’apprentissage profond sont donc indissociables.

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