Qu'est-ce qu'un réseau de neurones de backpropagation?
Dans le monde de la programmation, des ordinateurs et de l'intelligence artificielle, un réseau de neurones de rétro-propagation est simplement une sorte de réseau de neurones artificiels (RNA) qui utilise la rétro-propagation. La rétro-propagation est un principe fondamental et est un algorithme couramment utilisé qui indique à un ANN comment effectuer une tâche donnée. Même si ce concept peut sembler déroutant, et après avoir examiné les équations requises pendant le processus, cela semble complètement étranger, ce concept, ainsi que le réseau de neurones complet, est assez facile à comprendre.
Pour ceux qui ne sont pas familiers avec les réseaux de neurones, un ANN ou simplement un NN, qui signifie «réseau de neurones», est un modèle mathématique modelé d'après certaines caractéristiques des réseaux de neurones de la vie réelle, tels que ceux trouvés dans les êtres vivants. Le cerveau humain est le réseau de neurones ultime dont le fonctionnement fournit des indications sur la manière d'améliorer la structure et le fonctionnement des NN artificiels. À l'instar d'un cerveau très rudimentaire, un réseau ANN dispose d'un réseau de neurones artificiels interconnectés qui traitent des informations.
Ce qui est fascinant, c’est qu’un réseau ANN peut adapter et modifier sa structure si nécessaire, en fonction des informations qu’il reçoit de l’environnement et du réseau. Il s'agit d'un modèle informatique sophistiqué qui utilise une analyse de données statistiques non linéaire et est capable d'interpréter des relations complexes entre des données telles que des entrées et des sorties. Il peut résoudre des problèmes qui ne peuvent pas être résolus à l'aide des méthodes de calcul traditionnelles.
L'idée d'un réseau de neurones de rétropropagation est née en 1969 à partir des travaux d'Arthur E. Bryson et de Yu-Chi Ho. Dans les années qui ont suivi, d'autres programmeurs et scientifiques ont affiné l'idée. À partir de 1974, le réseau de neurones de rétropropagation a été reconnu comme une innovation dans l’étude et la création de réseaux de neurones artificiels.
L'apprentissage d'un réseau neuronal est une tâche majeure au sein d'un réseau ANN, qui lui permet de continuer à traiter correctement les données et, par conséquent, à remplir correctement sa fonction. Un réseau neuronal de rétropropagation utilise une forme généralisée de la règle delta pour permettre l'apprentissage du réseau neuronal. Cela signifie qu’il utilise un enseignant capable de calculer les sorties souhaitées à partir de certaines entrées introduites dans le réseau.
En d'autres termes, un réseau de neurones de rétropropagation apprend par l'exemple. Le programmeur fournit un modèle d'apprentissage qui montre quelle serait la sortie correcte, en fonction d'un ensemble d'entrées spécifique. Cet exemple d'entrée-sortie est l'enseignant, ou le modèle, que d'autres parties du réseau peuvent appliquer aux calculs suivants.
L'ensemble du processus se déroule méthodiquement à intervalles mesurés. Avec un ensemble défini d'entrées, l'ANN utilise les calculs tirés du modèle pour produire une sortie initiale. Il compare ensuite cette sortie à la sortie initialement connue, attendue ou bonne et effectue les ajustements nécessaires. Dans le processus, une valeur d'erreur est calculée. Ceci est ensuite propagé dans le réseau de neurones de propagation inverse jusqu'à ce que la meilleure sortie possible soit déterminée.