Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles de calcul inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont composés de neurones artificiels interconnectés, organisés en couches, qui traitent et transmettent des informations.
Dans le domaine de la programmation, les réseaux de neurones sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Ils excellent dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, la traduction automatique ou la prédiction de séries temporelles.
Un réseau de neurones typique comprend une couche d'entrée, une ou plusieurs couches cachées, et une couche de sortie. Chaque neurone reçoit des entrées pondérées, les combine, puis applique une fonction d'activation pour produire une sortie.
Exemple pratique : En Python, avec la bibliothèque TensorFlow, on peut créer un réseau de neurones simple comme suit :
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])Ce code définit un réseau avec une couche d'entrée de 10 neurones, deux couches cachées de 64 et 32 neurones respectivement, et une couche de sortie d'un seul neurone.
Les réseaux de neurones artificiels englobent diverses architectures, comme les réseaux convolutifs pour le traitement d'images ou les réseaux récurrents pour l'analyse de séquences. Leur capacité à apprendre des représentations complexes à partir de données en fait un outil puissant en apprentissage profond.
