Comment créer un réseau de neurones ?

​L’expr​​ession « une image vaut mille mots » n’a jamais été aussi vraie qu’aujourd’hui, si on l’applique au domaine de la vision artificielle. Avec le deep learning, des milliers, voire des millions de lignes de code peuvent simplement être remplacées par un réseau de neurones entraînés sur des images. Le processus nécessite très peu de codage. La bonne nouvelle est que l’apprentissage en profondeur n’est plus une méthode uniquement disponible pour les chercheurs, les experts ou les personnes disposant de gros budgets. Désormais, moult outils sont gratuits, les tutoriels sont faciles à trouver et le coût du matériel est faible. Les lignes qui suivent, permettent de comprendre comment créer un réseau de neurones. 

Qu’est-ce qu’un réseau de neurones ?

Un réseau de neurones ou réseau neuronal est un système conçu pour le traitement de l’information, dont la structure et le principe de fonctionnement sont dans une certaine mesure calqués sur le fonctionnement de parties du système nerveux biologique. Les diagrammes de neurones artificiels inclus dans le réseau et, dans une certaine mesure, sa structure sont basés sur des prémisses biologiques. Cependant, les schémas de connexion des neurones du réseau neuronal sont choisis arbitrairement et ne sont pas un modèle des structures neuronales réelles. 

Une caractéristique distinctive d’un réseau de neurones en tant qu’outil informatique est la possibilité de résoudre par ordinateur des problèmes pratiques sans leur formalisation mathématique préalable. Un autre avantage est qu’il n’est pas nécessaire de se référer à des hypothèses théoriques sur le problème à résoudre lors de l’utilisation du réseau. La caractéristique la plus importante du réseau de neurones est sa capacité à apprendre à partir d’exemples et sa capacité à généraliser automatiquement les connaissances acquises. 

Quelles sont les applications d’un réseau de neurones ?

En raison de leur polyvalence, les réseaux de neurones ont de nombreuses applications pratiques. Leur utilisation peut être divisée dans les catégories suivantes :

• Classification ;
• Régression ;
• Reconnaissance (par exemple d’objets dans une image) ;
• Identification de personnes spécifiques sur la base de l’image ou de la voix ;
• Prévisions de séries chronologiques, des taux de change, etc.;
• Transcription de la parole en texte. 

Construction d’un réseau de neurones

L’unité de base d’un réseau de neurones est, comme son nom l’indique, le neurone. Un neurone est un simple élément de calcul auquel sont envoyés des signaux provenant des entrées du réseau ou des neurones de la couche précédente. Ainsi les GPUs peuvent être utilisés pour la création de réseaux de neurones.

Chaque signal (variable d’entrée) est multiplié par le poids correspondant. Les poids sont modifiés pendant le processus d’apprentissage. Le poids peut prendre une valeur positive, une valeur négative ou être égal à 0. Ensuite, la somme pondérée des caractéristiques d’entrée est transmise en tant qu’argument à la fonction d’activation.

La valeur de la fonction d’activation est la valeur de sortie d’un neurone donné. Elle est transmise aux neurones de la couche suivante. La fonction d’activation prend l’une des trois formes suivantes :

• non linéaire,
• linéaire,
• saut d’unité.

Le choix de la fonction dépend du type de problème que nous demandons aux réseaux de résoudre. Les plus couramment utilisées sont les fonctions non linéaires en raison du fait que les neurones présentant de telles caractéristiques présentent les plus grandes capacités d’apprentissage et permettent une cartographie fluide de la relation entre les caractéristiques d’entrée et de sortie. Grâce à cela, la sortie est une valeur continue au lieu d’être une valeur logique (Vrai ou Faux).