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Le didacticiel sur les réseaux de neurones artificiels fournit des concepts de base et avancés sur les ANN. Notre didacticiel sur les réseaux de neurones artificiels est développé pour les débutants comme pour les professionnels.

Le terme « réseau de neurones artificiels » fait référence à un sous-domaine de l’intelligence artificielle d’inspiration biologique, calqué sur le cerveau. Un réseau de neurones artificiels est généralement un réseau informatique basé sur des réseaux de neurones biologiques qui construisent la structure du cerveau humain. Tout comme le cerveau humain possède des neurones interconnectés les uns aux autres, les réseaux de neurones artificiels comportent également des neurones reliés les uns aux autres dans différentes couches des réseaux. Ces neurones sont appelés nœuds.

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Le didacticiel sur les réseaux de neurones artificiels couvre tous les aspects liés au réseau de neurones artificiels. Dans ce didacticiel, nous discuterons des ANN, de la théorie de la résonance adaptative, de la carte auto-organisatrice de Kohonen, des éléments de base, de l'apprentissage non supervisé, de l'algorithme génétique, etc.

Qu’est-ce qu’un réseau de neurones artificiels ?

Le terme ' Réseau neuronal artificiel » est dérivé des réseaux de neurones biologiques qui développent la structure du cerveau humain. Semblables au cerveau humain, dont les neurones sont interconnectés les uns aux autres, les réseaux de neurones artificiels comportent également des neurones interconnectés les uns aux autres dans différentes couches des réseaux. Ces neurones sont appelés nœuds.

La figure donnée illustre le schéma typique du réseau de neurones biologiques.

Le réseau de neurones artificiels typique ressemble à la figure donnée.

Les dendrites du réseau neuronal biologique représentent les entrées dans les réseaux neuronaux artificiels, le noyau cellulaire représente les nœuds, la synapse représente les poids et l'axone représente la sortie.

Relation entre le réseau neuronal biologique et le réseau neuronal artificiel :

Un Réseau neuronal artificiel dans le domaine de Intelligence artificielle où il tente d'imiter le réseau de neurones qui constitue un cerveau humain afin que les ordinateurs aient la possibilité de comprendre les choses et de prendre des décisions à la manière d'un humain. Le réseau neuronal artificiel est conçu par des ordinateurs programmés pour se comporter simplement comme des cellules cérébrales interconnectées.

Il existe environ 1 000 milliards de neurones dans le cerveau humain. Chaque neurone possède un point d'association compris entre 1 000 et 100 000. Dans le cerveau humain, les données sont stockées de manière à être distribuées, et nous pouvons extraire simultanément plusieurs éléments de ces données si nécessaire de notre mémoire. Nous pouvons dire que le cerveau humain est constitué de processeurs parallèles incroyablement étonnants.

Nous pouvons comprendre le réseau de neurones artificiels avec un exemple, prenons l'exemple d'une porte logique numérique qui prend une entrée et donne une sortie. Porte « OU », qui prend deux entrées. Si l'une ou les deux entrées sont « On », alors nous obtenons « On » en sortie. Si les deux entrées sont « Off », alors nous obtenons « Off » en sortie. Ici, la sortie dépend de l'entrée. Notre cerveau n’effectue pas la même tâche. La relation entre les sorties et les entrées ne cesse de changer en raison des neurones de notre cerveau, qui « apprennent ».

L'architecture d'un réseau de neurones artificiels :

Pour comprendre le concept d'architecture d'un réseau de neurones artificiels, nous devons comprendre en quoi consiste un réseau de neurones. Afin de définir un réseau neuronal composé d'un grand nombre de neurones artificiels, appelés unités disposées en une séquence de couches. Examinons différents types de couches disponibles dans un réseau de neurones artificiels.

Le réseau de neurones artificiels se compose principalement de trois couches :

Couche d'entrée :

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Comme son nom l'indique, il accepte les entrées dans plusieurs formats différents fournis par le programmeur.

Couche cachée :

La couche cachée présente les couches d'entrée et de sortie intermédiaires. Il effectue tous les calculs pour trouver des caractéristiques et des modèles cachés.

Couche de sortie :

L'entrée subit une série de transformations à l'aide de la couche cachée, ce qui aboutit finalement à une sortie transmise à l'aide de cette couche.

Le réseau neuronal artificiel prend les entrées et calcule la somme pondérée des entrées et inclut un biais. Ce calcul est représenté sous la forme d'une fonction de transfert.

Il détermine que le total pondéré est transmis en entrée à une fonction d’activation pour produire la sortie. Les fonctions d'activation choisissent si un nœud doit se déclencher ou non. Seuls ceux qui sont licenciés accèdent à la couche de sortie. Il existe des fonctions d'activation distinctes disponibles qui peuvent être appliquées au type de tâche que nous effectuons.

Avantages du réseau de neurones artificiels (ANN)

Capacité de traitement parallèle :

Les réseaux de neurones artificiels ont une valeur numérique qui peut effectuer plusieurs tâches simultanément.

Stockage des données sur l'ensemble du réseau :

Les données utilisées dans la programmation traditionnelle sont stockées sur l'ensemble du réseau et non dans une base de données. La disparition de quelques données au même endroit n’empêche pas le réseau de fonctionner.

Capacité à travailler avec des connaissances incomplètes :

Après la formation ANN, les informations peuvent produire un résultat même avec des données inadéquates. La perte de performances dépend ici de l’importance des données manquantes.

Avoir une distribution de mémoire :

Pour que l'ANN soit capable de s'adapter, il est important de déterminer les exemples et d'encourager le réseau en fonction du résultat souhaité en démontrant ces exemples au réseau. La succession du réseau est directement proportionnelle aux instances choisies, et si l'événement ne peut pas apparaître au réseau sous tous ses aspects, il peut produire de faux résultats.

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Avoir une tolérance aux pannes :

L'extorsion d'une ou plusieurs cellules de l'ANN ne lui interdit pas de générer une sortie, et cette fonctionnalité confère au réseau une tolérance aux pannes.

Inconvénients du réseau de neurones artificiels :

Assurance d’une structure de réseau appropriée :

Il n’existe pas de ligne directrice particulière pour déterminer la structure des réseaux de neurones artificiels. La structure de réseau appropriée est obtenue par l'expérience, les essais et les erreurs.

Comportement non reconnu du réseau :

C’est la question la plus importante de l’ANN. Lorsque ANN produit une solution de test, elle ne donne aucune idée du pourquoi et du comment. Cela diminue la confiance dans le réseau.

Dépendance matérielle :

Les réseaux de neurones artificiels ont besoin de processeurs dotés d'une puissance de traitement parallèle, selon leur structure. La réalisation de l’équipement en est donc dépendante.

Difficulté à montrer le problème au réseau :

Les ANN peuvent fonctionner avec des données numériques. Les problèmes doivent être convertis en valeurs numériques avant d’être introduits dans ANN. Le mécanisme de présentation à résoudre ici aura un impact direct sur les performances du réseau. Cela dépend des capacités de l'utilisateur.

La durée du réseau est inconnue :

Le réseau est réduit à une valeur spécifique de l'erreur, et cette valeur ne nous donne pas de résultats optimaux.

Les réseaux de neurones artificiels scientifiques qui se sont implantés dans le monde au milieu des années 20^èmesiècle connaissent un développement exponentiel. À l’heure actuelle, nous avons étudié les avantages des réseaux de neurones artificiels et les problèmes rencontrés lors de leur utilisation. Il ne faut pas oublier que les inconvénients des réseaux ANN, qui constituent une branche scientifique florissante, sont éliminés individuellement et que leurs avantages augmentent de jour en jour. Cela signifie que les réseaux de neurones artificiels deviendront progressivement un élément irremplaçable de nos vies.

Comment fonctionnent les réseaux de neurones artificiels ?

Le réseau de neurones artificiels peut être mieux représenté sous la forme d'un graphe orienté pondéré, dans lequel les neurones artificiels forment les nœuds. L'association entre les sorties et les entrées des neurones peut être considérée comme les bords dirigés avec des poids. Le réseau de neurones artificiels reçoit le signal d'entrée de la source externe sous la forme d'un motif et une image sous la forme d'un vecteur. Ces entrées sont ensuite attribuées mathématiquement par les notations x(n) pour chaque n nombre d'entrées.

Ensuite, chacune des entrées est multipliée par ses poids correspondants (ces poids sont les détails utilisés par les réseaux de neurones artificiels pour résoudre un problème spécifique). En termes généraux, ces poids représentent normalement la force de l’interconnexion entre les neurones à l’intérieur du réseau neuronal artificiel. Toutes les entrées pondérées sont résumées à l’intérieur de l’unité de calcul.

Si la somme pondérée est égale à zéro, un biais est ajouté pour rendre la sortie non nulle ou autre chose pour s'adapter à la réponse du système. Le biais a la même entrée et le poids est égal à 1. Ici, le total des entrées pondérées peut être compris entre 0 et l'infini positif. Ici, pour maintenir la réponse dans les limites de la valeur souhaitée, une certaine valeur maximale est comparée et le total des entrées pondérées passe par la fonction d'activation.

La fonction d'activation fait référence à l'ensemble des fonctions de transfert utilisées pour obtenir le résultat souhaité. Il existe différents types de fonctions d'activation, mais principalement des ensembles de fonctions linéaires ou non linéaires. Certains des ensembles de fonctions d'activation couramment utilisés sont les fonctions d'activation sigmoïdales hyperboliques binaires, linéaires et Tan. Examinons chacun d’eux en détail :

Binaire:

Dans la fonction d'activation binaire, la sortie est soit un, soit un 0. Ici, pour ce faire, une valeur seuil est définie. Si l'entrée pondérée nette des neurones est supérieure à 1, alors la sortie finale de la fonction d'activation est renvoyée comme un ou bien la sortie est renvoyée comme 0.

Hyperbolique sigmoïdale :

La fonction hyperbole sigmoïdale est généralement considérée comme un « S ' courbe en forme. Ici, la fonction hyperbolique tan est utilisée pour approximer la sortie de l’entrée nette réelle. La fonction est définie comme :

F(x) = (1/1 + exp(-????x))

Où ???? est considéré comme le paramètre de raideur.

Types de réseaux de neurones artificiels :

Il existe différents types de réseaux de neurones artificiels (ANN) en fonction du neurone du cerveau humain et des fonctions du réseau. Un réseau de neurones artificiels effectue de la même manière des tâches. La majorité des réseaux de neurones artificiels présenteront certaines similitudes avec un partenaire biologique plus complexe et seront très efficaces dans les tâches attendues. Par exemple, segmentation ou classification.

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Commentaires ANN :

Dans ce type d'ANN, la sortie retourne dans le réseau pour obtenir les meilleurs résultats en interne. Selon le Université du Massachusetts , Centre Lowell pour la recherche atmosphérique. Les réseaux de rétroaction se réinjectent des informations et sont bien adaptés pour résoudre les problèmes d’optimisation. Les corrections d’erreurs internes du système utilisent les ANN de retour.

ANN à réaction :

Prérequis

Aucune expertise spécifique n'est nécessaire comme prérequis avant de démarrer ce tutoriel.

Public

Notre didacticiel sur les réseaux de neurones artificiels est développé pour les débutants comme pour les professionnels, pour les aider à comprendre le concept de base des ANN.

Problèmes

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