Jean-Marc a posé la question ci-dessous à ChatGPT :
« je lui ai demandé de m’expliquer ce qu’était un réseau neuronal, ainsi que l’apprentissage profond et comment les deux interagissaient ensemble ».
Voici la réponse de l’Intelligence Artificielle :
Bien sûr, je serais ravi de vous expliquer le fonctionnement des réseaux neuronaux et la relation entre les réseaux neuronaux profonds (ou deep learning) et l’apprentissage profond.
1)Les Réseaux Neuronaux :
Les réseaux neuronaux sont inspirés par le fonctionnement du cerveau humain. Ils sont composés de neurones interconnectés, organisés en couches. Chaque neurone reçoit des entrées, effectue des calculs, applique une fonction d’activation, et produit une sortie. Les couches sont généralement divisées en trois types : la couche d’entrée, les couches cachées et la couche de sortie.
2) Structure de Base d’un Neurone Artificiel :
Un neurone artificiel est généralement représenté comme suit :
– **Entrées (x1, x2, …, xn) :** Les valeurs qui alimentent le neurone.
– **Poids (w1, w2, …, wn) :** Chaque entrée est pondérée par un poids. Les poids déterminent l’impact de chaque entrée sur la sortie.
– **Fonction de Sommation :** La somme pondérée des entrées et des poids.
– **Biais (b) :** Un terme constant ajouté à la somme pondérée pour introduire une flexibilité supplémentaire.
– **Fonction d’Activation :** Appliquée à la somme pondérée pour introduire de la non-linéarité et permettre au réseau de capturer des modèles complexes.
3) Fonctionnement d’une Couche
Chaque couche dans un réseau neuronal prend les sorties de la couche précédente comme entrées. Les entrées sont pondérées, une somme est calculée, le biais est ajouté, puis la fonction d’activation est appliquée. Ce processus est répété pour chaque neurone dans la couche.
4) Apprentissage par Rétropropagation :
L’apprentissage des poids dans un réseau neuronal est réalisé par une technique appelée rétropropagation du gradient. L’idée est d’ajuster les poids pour minimiser l’écart entre les prédictions du réseau et les véritables valeurs cibles. Cela se fait en calculant le gradient de l’erreur par rapport aux poids, puis en ajustant ces poids dans la direction opposée au gradient.
5) Apprentissage Profond et Réseaux Neuronaux Profonds :
L’apprentissage profond fait référence à l’utilisation de réseaux neuronaux avec de multiples couches cachées, ce qui permet au modèle d’apprendre des représentations hiérarchiques des données. Les réseaux neuronaux profonds sont également appelés réseaux de neurones profonds.
6) Importance des Couches Cachées :
Plus il y a de couches cachées dans un réseau neuronal, plus le réseau peut apprendre des représentations complexes et abstraites des données d’entrée. Les couches initiales peuvent apprendre des caractéristiques simples, tandis que les couches plus profondes peuvent capturer des combinaisons complexes de ces caractéristiques simples.
7) Entrainement Hiérarchique :
L’apprentissage profond se caractérise par un entraînement hiérarchique, où les caractéristiques apprises à des niveaux inférieurs de la hiérarchie sont combinées pour représenter des concepts plus abstraits aux niveaux supérieurs. Cela permet aux réseaux neuronaux profonds de capturer des informations complexes dans les données, comme la reconnaissance d’objets dans des images ou la compréhension du langage naturel.
8) Interactions entre Apprentissage Profond et Réseaux Neuronaux :
L’apprentissage profond exploite des réseaux neuronaux profonds pour résoudre des problèmes complexes en apprenant des représentations hiérarchiques des données. Les réseaux neuronaux profonds sont capables d’apprendre automatiquement des caractéristiques et des motifs à partir des données d’entraînement, ce qui les rend particulièrement puissants pour des tâches telles que la reconnaissance d’image, la traduction automatique, et bien d’autres.
En résumé, un réseau neuronal de base est composé de neurones interconnectés avec des couches d’entrée, des couches cachées et une couche de sortie. L’apprentissage profond étend cette architecture en utilisant des réseaux neuronaux profonds avec plusieurs couches cachées. Cette approche permet aux modèles d’apprendre des représentations complexes et hiérarchiques des données, ce qui est essentiel pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines de l’intelligence artificielle.