Qu'est-ce qu'un réseau de neurones Feedforward?
Un réseau de neurones à anticipation est un type de réseau de neurones dans lequel les connexions d'unités ne se déplacent pas dans une boucle, mais plutôt dans un seul chemin dirigé. Cela diffère d'un réseau de neurones récurrent, dans lequel les informations peuvent avancer et reculer dans le système. Un réseau de neurones à anticipation est peut-être le type de réseau de neurones le plus courant, car il est l'un des plus faciles à comprendre et à configurer. Ces types de réseaux de neurones sont utilisés dans l'exploration de données et d'autres domaines d'étude dans lesquels un comportement prédictif est requis.
Un réseau de neurones est un réseau d'intelligence artificielle conçu pour imiter de manière lâche les processus de "pensée" du cerveau humain. En alimentant le réseau en chaînes de données, l’ordinateur a la possibilité «d’apprendre» les tendances qui le traversent, ce qui lui permet d’identifier correctement les réponses et d’analyser les tendances. Ils sont utilisés dans les tâches nécessitant un certain degré d'apprentissage et de reconnaissance des formes, par exemple lors d'opérations d'exploration de données. L'exploration de données consiste simplement à analyser les tendances à partir d'une collection d'informations, telle que l'analyse des tendances des achats des consommateurs et des évolutions des marchés boursiers.
Les informations qui transitent par un réseau de neurones à réaction passent par la couche d'entrée, traversent la couche cachée et sortent de la couche externe du réseau, fournissant à l'utilisateur final une réponse à sa requête. Une couche d'entrée est simplement le lieu où l'utilisateur entre les données brutes ou les paramètres de l'information. La viande de la transaction se situe dans la couche cachée, où l’ordinateur utilise son "expérience" de traitement de données similaires pour produire une réponse estimée. Les informations sont acheminées via la couche de sortie, où une réponse est fournie à l'utilisateur final.
Un réseau de neurones à anticipation devient généralement plus efficace à mesure que l'utilisateur final lui fournit de plus en plus de données expérimentales. Un peu comme le calcul d'une moyenne, on obtiendra un résultat plus précis en utilisant un grand nombre d'événements test. Par exemple, la probabilité de lancer un "1" sur un dé à six faces est de 16,667%; mais il faudra des centaines, voire des milliers de simulations pour que la moyenne calculée soit confirmée par l'utilisation de données réelles. Les réseaux neuronaux Feedforward sont les mêmes; leurs réponses deviendront plus précises avec le temps et l'expérience.