Les réseaux neuronaux sont un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui modélise le fonctionnement du cerveau humain pour résoudre des tâches complexes telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et la conduite autonome. Un réseau neuronal se compose de nœuds ou de neurones interconnectés qui reçoivent des données d’entrée, traitent des informations et produisent des données de sortie. Cependant, le traitement des informations dans un réseau neuronal est influencé par plusieurs facteurs, notamment le nombre de couches, de neurones et de connexions, le type de fonction d’activation et l’algorithme d’apprentissage.
L’apprentissage profond est un type de réseau neuronal qui comporte plusieurs couches (d’où le terme « profond ») et qui peut apprendre des représentations complexes de données sans programmation explicite. Dans le cas d’une voiture autonome, l’apprentissage profond peut être utilisé pour reconnaître les panneaux de signalisation, les piétons et les autres véhicules, prédire leurs mouvements et prendre des décisions en fonction de la situation actuelle. Par exemple, un réseau neuronal profond peut détecter un panneau d’arrêt, le classer comme un dispositif de contrôle de la circulation et ordonner à la voiture de s’arrêter.
L’intelligence artificielle désigne la capacité des machines à effectuer des tâches qui requièrent généralement l’intelligence humaine, telles que le raisonnement, l’apprentissage et la résolution de problèmes. Les réseaux neuronaux sont un élément clé de l’intelligence artificielle, car ils permettent aux machines d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances au fil du temps. En entraînant un réseau neuronal sur un grand ensemble de données, il peut apprendre à reconnaître des modèles et à les généraliser à de nouveaux exemples.
Les neurones d’un réseau neuronal effectuent un calcul simple appelé somme pondérée de leurs entrées, suivi d’une fonction d’activation qui détermine si le neurone se déclenche (produit une sortie) ou non. La sortie d’un neurone est ensuite transmise à d’autres neurones dans la couche suivante, jusqu’à ce que la sortie finale soit produite. Le calcul d’un neurone consiste à multiplier chaque entrée par son poids correspondant, à additionner les résultats et à ajouter un terme de biais. Ce processus peut être représenté mathématiquement comme un produit point du vecteur d’entrée et de la matrice de poids, plus le vecteur de biais.
Le choix de la fonction d’activation peut avoir un impact significatif sur les performances d’un réseau neuronal. Les fonctions d’activation couramment utilisées sont la sigmoïde, la ReLU (unité linéaire rectifiée) et la softmax. Les fonctions sigmoïde et tanh (tangente hyperbolique) sont souvent utilisées dans la couche de sortie d’une tâche de classification binaire, où l’objectif est de prédire une réponse oui/non. ReLU est un choix populaire pour les couches cachées, car il permet un apprentissage plus rapide et de meilleures performances sur de grands ensembles de données. Softmax est utilisé dans la couche de sortie d’une tâche de classification multi-classes, où l’objectif est de prédire une classe parmi plusieurs possibles.
En conclusion, le traitement des informations dans un réseau neuronal est influencé par plusieurs facteurs, notamment le nombre de couches, de neurones et de connexions, le type de fonction d’activation et l’algorithme d’apprentissage. L’apprentissage profond est un type de réseau neuronal utilisé dans la conduite autonome pour reconnaître les panneaux de signalisation, les piétons et les autres véhicules et y réagir. L’intelligence artificielle désigne la capacité des machines à effectuer des tâches qui requièrent généralement l’intelligence humaine, et les réseaux neuronaux sont un élément clé de l’IA. Le calcul d’un neurone implique une somme pondérée d’entrées et une fonction d’activation qui détermine si le neurone se déclenche ou non. Le choix de la bonne fonction d’activation peut améliorer les performances d’un réseau neuronal, en fonction de la tâche à accomplir. Enfin, le perceptron est un réseau neuronal simple qui consiste en une seule couche de neurones et qui peut être utilisé pour des tâches de classification binaire.