Les réseaux neuronaux ont fait des percées dans divers domaines, de la reconnaissance d’images et de la parole au diagnostic médical et aux prévisions financières. Ces modèles informatiques simulent la manière dont le cerveau humain traite les informations, ce qui leur permet d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés. Mais comment concevoir un réseau neuronal ? Voici les trois principales étapes, ainsi que quelques questions et concepts connexes.
L’architecture d’un réseau neuronal fait référence à sa structure globale et à l’agencement de ses composants. Le type de réseau neuronal le plus courant est le réseau feedforward, qui se compose de couches de neurones connectées de manière unidirectionnelle, de l’entrée à la sortie. La couche d’entrée reçoit les données, les couches cachées les traitent et la couche de sortie produit la sortie. Le nombre de couches et le nombre de neurones dans chaque couche dépendent de la complexité et de la nature du problème.
Un autre type de réseau neuronal est le réseau neuronal convolutif (CNN), souvent utilisé dans l’analyse d’images et de vidéos. Les CNN utilisent une approche hiérarchique pour extraire les caractéristiques des données d’entrée, à l’aide de couches convolutives qui appliquent des filtres pour détecter des motifs tels que les bords, les coins et les textures. La sortie de chaque couche convolutive passe ensuite par une couche de mise en commun qui réduit les dimensions spatiales des données, facilitant ainsi leur traitement. Enfin, les couches entièrement connectées combinent les caractéristiques et produisent la sortie.
La fonction d’activation d’un neurone détermine sa sortie en fonction de la somme pondérée de ses entrées. La fonction d’activation la plus courante est l’unité linéaire rectifiée (ReLU), qui renvoie l’entrée si elle est positive et zéro dans le cas contraire. La ReLU est simple et efficace, mais elle peut causer le problème du gradient qui s’évanouit, où les gradients deviennent trop petits pour mettre à jour les poids pendant la rétropropagation. D’autres fonctions d’activation telles que sigmoïde, tanh et softmax ont leurs propres propriétés et applications.
Étape 3 : Entraînement du réseau
L’entraînement d’un réseau neuronal consiste à ajuster ses poids et ses biais de manière à minimiser l’erreur entre ses prédictions et la sortie réelle. Pour ce faire, on alimente le réseau avec un ensemble de données étiquetées (l’ensemble de formation) et on utilise un algorithme d’optimisation tel que la descente de gradient stochastique (SGD) pour mettre à jour les poids de manière itérative. L’objectif est de trouver l’ensemble de poids qui peut bien se généraliser à de nouvelles données (l’ensemble de test) et d’éviter le surajustement, où le réseau mémorise les données d’apprentissage au lieu d’apprendre les modèles sous-jacents.
Au-delà de ces trois étapes, de nombreux autres facteurs doivent être pris en compte lors de la conception d’un réseau neuronal, tels que le taux d’apprentissage, les méthodes de régularisation, la fonction de perte et les hyperparamètres. Une question importante est de savoir comment choisir le nombre de neurones dans chaque couche. Ce choix dépend de la complexité du problème et de la quantité de données disponibles. Une règle empirique consiste à commencer par un petit nombre de neurones et à l’augmenter progressivement jusqu’à ce que les performances saturent ou commencent à se dégrader. Un nombre insuffisant de neurones peut entraîner une sous-adaptation des données, tandis qu’un nombre trop élevé de neurones peut entraîner une suradaptation des données et augmenter le coût de calcul.
En conclusion, la conception d’un réseau neuronal est une combinaison d’art et de science, ainsi que d’essais et d’erreurs. Les trois étapes principales que sont la définition de l’architecture, le choix des fonctions d’activation et l’entraînement du réseau fournissent un cadre pour la construction d’un modèle de base, mais c’est dans les détails que le bât blesse. La compréhension des concepts et l’expérimentation de différents paramètres peuvent conduire à de meilleures performances et à une meilleure compréhension du problème en question. Les réseaux neuronaux sont des outils puissants pour le traitement des données, mais ils nécessitent également une conception et une interprétation minutieuses.