La plupart d'entre nous ont entendu parler des réseaux de neurones artificiels - les mystérieux morceaux de code capables d'apprendre à effectuer diverses tâches, du jeu aux échecs au diagnostic des personnes atteintes de pneumonie. Dans cet article, nous explorons un réseau de neurones apparemment inutile - celui qui produit en sortie exactement la même chose que ce qu'il obtient en entrée.
Un réseau neuronal artificiel est un système informatique inspiré du cerveau humain. Contrairement aux programmes informatiques «usuels», les réseaux neuronaux ne sont pas codés avec des instructions spécifiques pour effectuer une tâche - ils apprennent à effectuer une tâche en traitant une grande quantité de données. Ce sont des outils extrêmement puissants, car ils peuvent apprendre à effectuer un grand nombre de tâches - du jeu aux échecs au diagnostic des personnes atteintes de maladies en fonction du son de leur toux.
Du point de vue mathématique, on pourrait dire qu’un réseau de neurones simple (appelé perceptron multicouche) est constitué d'une séquence de vecteurs. Chaque vecteur représente une couche de neurones, chaque neurone stockant une valeur numérique. Chaque vecteur a ses composantes connectées à celles des vecteurs avant et après lui - ces connexions portent également des nombres, appelés poids. Chaque couche successive est obtenue...
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