Réseau de Neurones.
Il s’agit d’une classe importante de modèles (de représentations) qui fournissent une analogie plus ou moins rigoureuse du fonctionnement des neurones qui forment le système nerveux. Ils s’appliquent aux sciences cognitives mais aussi à la biologie, à la statistique, aux sciences de l’ingénieur et aux mathématiques appliquées.
Comme son nom l’indique, un réseau de neurones est composé d’un ensemble de cellules interconnectées appelées neurones. Chacun de ces neurones fonctionne comme une unité élémentaire intégrant l’information en provenance des autres neurones ou du monde extérieur.
Un neurone formel est une simulation par le calcul du fonctionnement d’un neurone naturel au sein d’un ordinateur. Dans cet article, nous explorerons la structure d'un neurone naturel, le fonctionnement des neurones formels, et leur application dans les réseaux de neurones artificiels.
La structure d'un neurone naturel
Dans le cerveau un neurone naturel est composé d’un ensemble d’entrées (dendrites) par lesquelles il reçoit des signaux électriques provenant d’autres neurones et ce, à travers des connexions synaptiques. L’information peut être excitatrice ou inhibitrice, le neurone calcule la balance entre excitation et inhibition pour donner une réponse. Il calcule son état d’activation en pondérant chaque source d’information puis en calculant la somme (pondérée) de l’ensemble des sources et en transformant son activation ou sa non activation en réponse. L’importance donnée à une source d’information extérieure par un neurone se reflète par la valeur ou le poids de la synapse. Le neurone évalue alors si ces stimuli dépassent un seuil de sensibilité, en prenant en compte le fait qu’il y a des connexions synaptiques plus fortes que d’autres (en fonction de leur poids). Lorsque le seuil est dépassé l’axone conduit le signal électrique (la sortie pour un neurone formel).
Le fonctionnement des neurones formels
Un neurone formel dépend d’un algorithme (d’une série d’instructions) qui définit le seuil à partir duquel le neurone s’active lorsqu’il reçoit un stimulus de la part d’autres neurones.
Les réseaux de neurones artificiels
Un réseau de neurones artificiels (formels) est un programme de simulation informatique dans lequel des unités ou neurones travaillent ensemble pour :
- Résoudre un problème particulier (identifier une panne par exemple) ;
- Qualifier l’ensemble de neurones qui participent à une opération cognitive élémentaire au sein du cerveau (mémoriser des chiffres dans un temps court par exemple).
La somme pondérée
Une somme pondérée correspond à la multiplication de chaque nombre, représentant un stimulus (un signal d’entrée), par un coefficient (une pondération), avant de l’additionner. Dans un réseau de neurones formels on a toujours deux listes de nombres. Celle des nombres dont on veut calculer la somme pondérée et celle des pondérations qui peuvent être positives ou négatives et qui représentent l’importance que l’on va attribuer à chaque nombre.
Activation des neurones formels
Lorsque la liste des nombres d’entrées et la liste des pondérations sont proches l’une de l’autre (même signe positif ou négatif), la somme pondérée est grande et le neurone s’active, dans le cas contraire le neurone produira zéro en sortie.
Les neurones formels jouent un rôle essentiel dans les réseaux de neurones artificiels, en imitant le fonctionnement des neurones naturels. Comprendre leur fonctionnement ouvre la voie à des applications avancées de l'intelligence artificielle.
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