Un réseau de neurones informatique peut être mathématiquement décrit comme une fonction qui transforme une entrée en une sortie. Cette fonction est composée de plusieurs couches de neurones, chacune étant une fonction qui combine les entrées pondérées avec un biais et les passe à travers une fonction d’activation non linéaire.

Mathématiquement, chaque neurone peut être représenté comme une somme pondérée des entrées plus un biais, suivi de l’application d’une fonction d’activation. Les poids et les biais sont les paramètres du modèle qui sont appris à partir des données d’entraînement pour minimiser une fonction de perte. La fonction d’activation peut être une fonction sigmoïde, une fonction de seuil, une fonction ReLU, etc.

Le modèle est entraîné en utilisant des techniques d’optimisation telles que la descente de gradient stochastique, qui ajuste les poids et les biais à chaque étape de l’apprentissage pour minimiser la fonction de perte.

Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour prédire des sorties pour de nouvelles entrées qui n’ont pas été vues auparavant, en appliquant simplement la fonction de transformation apprise aux nouvelles entrées.

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Filed under: Non classé - @ 7 avril 2023 3 h 06 min