Fonction de coût et neurones MLP

Le système qui gère le traitement des informations et la communication dans le corps.

L'unité centrale du cerveau, responsable du traitement des informations provenant des sens et de la génération de pensées et d'idées.

Une extension du cerveau qui traverse la colonne vertébrale, transmettant des messages entre le cerveau et le corps.

Des câbles de signal qui transmettent des messages du cerveau et de la moelle épinière vers le reste du corps.

L'unité de base du système nerveux, responsable de la transmission des informations.

Des extensions du neurone qui reçoivent des signaux électriques d'autres neurones.

Le corps principal du neurone qui traite les informations reçues par les dendrites.

Des extensions du neurone qui transmettent des signaux électriques à d'autres neurones.

Le corps cellulaire du neurone qui contient le noyau et la plupart des composants cellulaires complexes. Il analyse les informations reçues et décide s'il faut envoyer un signal à l'axone.

Une substance isolante qui entoure l'axone et accélère la propagation du signal électrique.

La zone de communication entre deux neurones. Elle relie l'axone d'un neurone aux dendrites d'un autre neurone.

Des molécules chimiques libérées par un neurone dans la synapse pour stimuler ou inhiber un autre neurone.

Transmission rapide du signal électrique à l'intérieur de l'axone.

Communication entre deux neurones via des neurotransmetteurs.

Un modèle théorique simplifié du neurone biologique qui utilise une approche mathématique. Il représente le neurone comme une unité de calcul ayant des entrées, un poids, un seuil et une sortie.

Chaque neurone d'une couche est connecté à tous les neurones de la couche suivante.

La fonction d'activation est appliquée à la somme pondérée des entrées et du biais. Elle introduit de la non-linéarité dans le réseau.

Ce processus calcule la sortie du réseau pour un ensemble donné d'entrées.

Une fonction de coût mesure l'écart entre la sortie prédite et la sortie attendue. C'est une mesure de l'erreur du réseau.

L'erreur est propagée en arrière à travers le réseau, ajustant les poids et les biais pour minimiser l'erreur.

Un neurone formel s'active (sortie de 1) lorsque la somme pondérée des entrées plus le biais est supérieure ou égale à un seuil, sinon il reste inactif (sortie de 0).

Un neurone formel ne peut produire que des sorties binaires (0 ou 1).

Un neurone formel ne peut pas résoudre des problèmes qui nécessitent des relations non linéaires entre les entrées et les sorties.

Un neurone formel ne peut pas apprendre à partir des données : Les poids et le biais sont fixés manuellement.

Un neurone artificiel est une version plus sophistiquée du neurone formel, capable d'apprendre des relations complexes dans les données.

La fonction sigmoïde est une fonction d'activation couramment utilisée dans les réseaux de neurones. Elle produit une sortie comprise entre 0 et 1, ce qui permet d'interpréter la sortie comme une probabilité.

La fonction tangente hyperbolique (tanh) est une fonction d'activation utilisée dans les réseaux de neurones profonds. Elle produit une sortie comprise entre -1 et 1.

Le biais est une valeur ajoutée à la somme pondérée des entrées avant d'appliquer la fonction d'activation.

Un neurone formel est une unité computationnelle de base des réseaux de neurones artificiels. Il reçoit des entrées, les traite et produit une sortie.

L'équation d'un neurone formel comprend deux étapes : l'agrégation et l'activation. L'agrégation consiste à calculer la somme pondérée des entrées, tandis que l'activation applique une fonction d'activation au résultat pour générer la sortie.

Les entrées et la sortie d'un neurone formel sont souvent représentées sous forme de valeurs binaires : 0 ou 1. Cela signifie que le neurone peut être "actif" (1) ou "inactif" (0).

La fonction d'activation est une fonction mathématique qui transforme la sortie du neurone formel. Elle détermine si le neurone est activé ou non, et peut introduire de la non-linéarité dans le modèle.

La fonction d'activation de seuil (ou fonction linéaire à seuil) est une fonction simple qui active le neurone si la somme pondérée des entrées dépasse un certain seuil. Sinon, le neurone reste inactif.

Le poids est un coefficient numérique qui représente l'importance relative d'une entrée particulière dans le calcul de la sortie du neurone. Un poids élevé signifie que l'entrée a un impact important sur la sortie, tandis qu'un poids faible signifie que l'entrée a un impact moindre.

Les fonctions d'activation sont utilisées pour introduire de la non-linéarité dans le modèle. Sans elles, le réseau fonctionnellement serait linéaire et incapable de résoudre des problèmes complexes

Il existe plusieurs fonctions d'activation, chacune avec ses avantages et inconvénients. Certaines des plus populaires sont la fonction seuil, la sigmoïde, la tangente hyperbolique (tanh), la ReLU et la Softmax.

Le perceptron est un modèle simple d'apprentissage automatique qui utilise un seul neurone pour résoudre des problèmes de classification binaire, c'est-à-dire pour classer des données en deux catégories distinctes.

L'étape d'initialisation consiste à attribuer des valeurs initiales aléatoires aux poids et au biais du perceptron. Ces valeurs déterminent comment le perceptron réagit aux données d'entrée au début de la phase d'apprentissage.

La propagation avant consiste à calculer la sortie prédite du perceptron en fonction des valeurs d'entrée et des poids. Ce processus simule le fonctionnement du neurone artificiel en calculant une valeur de sortie.

L'erreur est la différence entre la sortie prédite du perceptron et la sortie attendue. Cette erreur est utilisée pour ajuster les poids et le biais du perceptron lors de l'apprentissage.

Si l'erreur est nulle, cela signifie que le perceptron prévoit correctement la sortie. Si l'erreur est différente de zéro, les poids et le biais sont ajustés pour réduire l'erreur et améliorer la précision du perceptron.

Le perceptron multi-couche est une extension du perceptron simple qui utilise plusieurs couches de neurones, organisées en couches d'entrée, de sortie et de couches cachées. Cela permet de modéliser des relations plus complexes et de résoudre des problèmes d'apprentissage plus difficiles.

Les couches cachées sont des couches intermédiaires entre les couches d'entrée et de sortie du perceptron multi-couche. Chaque neurone d'une couche cachée peut être connecté à plusieurs neurones de la couche précédente, ce qui permet de créer des relations et des interactions complexes entre les neurones.

La couche de sortie est la dernière couche du perceptron multi-couche. Elle fournit la sortie finale du réseau, qui représente la prédiction du modèle pour les données d'entrée.