Appelés communément « réseaux de neurones artificiels », les réseaux de neurones sont de simples imitations des fonctions d’un neurone dans le cerveau. Ils sont exploités dans le but de résoudre des problématiques d’apprentissage des machines. Les réseaux de neurones, dont l’unité est exprimée généralement par une fonction sigmoïde, jouent un rôle très important en Machine Learning.
Pourquoi avoir recours aux réseaux des neurones ?
On a recours aux réseaux de neurones du fait de leur capacité à traiter des problèmes divers et variés. Ils sont plus performants que les techniques de régression mises en pratique pour exécuter des tâches de Machine Learning. Les réseaux neuronaux s’adaptent aux particularités de l’entrée interne et externe, comme le fait le cerveau humain. Leur utilisation est possible dans de nombreux domaines caractérisés par une relation entrée-sortie de la donnée d’information. C’est le cas de la reconnaissance d’image, de l’identification d’objets, des classifications de textes ou d’images, de prédiction de données et de filtrage d’un set de données.
Architecture d’un réseau de neurones
En cherchant à savoir qu’est-ce que le Machine Learning, vous verrez que le réseau de neurones intervient dans cette technologie. Il peut surtout prendre des formes différentes. Tout dépend de la donnée traitée, de sa complexité et de sa méthode de traitement de la donnée. L’architecture d’un réseau de neurones a sa force et ses faiblesses. Il en existe plusieurs qu’on peut combiner pour optimiser les résultats. Dans tous les cas, il est important de bien choisir l’architecture, en tenant notamment compte de l’objectif.
Les différents types de réseaux de neurones
Sachez que les architectures de réseaux neuronaux peuvent être divisées en 4 grandes familles. Il s’agit des réseaux de neurones Feed forwarded, des réseaux de neurones récurrents (RNN), des réseaux de neurones à résonance et des réseaux de neurones auto-organisés :
- Les réseaux de neurones Feed-forwarded : l’expression « Feed-forwarded », ou propagation avant, fait référence à la procédure du traitement de la donnée par le réseau neuronal. Elle signifie que la donnée traverse le réseau d’entrée à la sortie sans retour en arrière de l’information. Dans cette famille, on distingue les réseaux monocouches, ou perceptron simple, et les réseaux multicouches, ou perceptron multicouche. Concernant le perceptron simple, il est dit simple car ne disposant que de deux couches, à savoir la couche en entrée et la couche en sortie. Le déclenchement du réseau est effectif à partir de la réception d’une information en entrée. Dans celui-ci, le traitement de la donnée se fait entre la couche d’entrée et la couche de sortie, les deux étant reliées entre elles. La structuration du perceptron multicouche est pensée de la même façon. C’est par une entrée qu’arrive une information et par une sortie que celle-ci sort. La différence avec le perceptron simple est que le perceptron multicouche dispose une ou plusieurs couches cachées entre la couche en entrée et la couche en sortie.
- Les réseaux de neurones récurrents : leur rôle est de traiter l’information en cycles. Grâce à ces cycles, l’information est traitée par le réseau de nombreuses fois en la renvoyant à chaque fois au sein du réseau en question. L’avantage majeur des RNN est leur capacité à tenir compte des informations contextuelles suite à la récurrence du traitement de la même information. Cela garantit un auto entretien du réseau. Les RNN sont composés d’une ou plusieurs couches.
- Les réseaux de neurones à résonance : au sein d’un tel réseau, l’activation de tous les neurones est renvoyée aux autres neurones calés au sein du système. C’est un renvoi qui engendre des oscillations, ce qui justifie le terme résonance. Les réseaux de neurones peuvent prendre différentes formes et présenter des degrés de complexité assez élevés.
- Les réseaux de neurones à résonance auto organisés : il s’agit de réseaux de neurones parfaitement adaptés au traitement d’informations spatiales. En mettant en pratiques des méthodes d’apprentissage non-supervisé, les réseaux neuronaux auto-organisés ont la capacité d’étudier la répartition des données dans de grands espaces. C’est le cas par exemple de leur exploitation pour résoudre des problématiques de clustérisation de classifications. Il existe plusieurs modèles de réseaux neuronaux auto-organisés. Le plus connu est sans aucun doute la carte auto-organisatrice de Kohonen qui permet de cartographier un espace réel, c’est-à-dire d’étudier la répartition de données dans un espace à grande dimension.