Qu'est-ce qu'un réseau neuronal?

Dans un ordinateur typique, réalisé selon ce qu'on appelle une architecture von Neumann, les banques de mémoire vivent dans un module isolé.Il n'y a qu'un seul processeur, qui traite les instructions et la mémoire réécrit une par une, en utilisant une architecture série.Une approche différente de l'informatique est le réseau neuronal.Dans un réseau neuronal, composé de milliers ou même de millions de neurones ou de nœuds individuels, tout le traitement est très parallèle et distribué.Les souvenirs sont stockés dans les interconnexions complexes et les pondérations entre les nœuds.

Le réseautage neuronal est le type d'architecture informatique utilisée par les cerveaux animaux dans la nature.Ce n'est pas nécessairement parce que le réseau neuronal est un mode de traitement intrinsèquement supérieur que l'informatique en série, mais parce qu'un cerveau qui utilise l'informatique en série serait beaucoup plus difficile à évoluer progressivement.Les réseaux de neurones ont également tendance à gérer les données bruyantes mieux que les ordinateurs en série.

Dans un réseau neuronal à action.Ces informations sont généralement un signal binaire oui ou non.Parfois, pour passer d'un non à un oui, le nœud doit ressentir une certaine quantité de seuil d'excitation ou de stimulation.

Les données se déplacent de la couche d'entrée vers les couches secondaires et tertiaires, etc., jusqu'à ce qu'il atteigne une sortie finalecalque qui affiche les résultats sur un écran pour les programmeurs à analyser.La rétine humaine fonctionne basée sur les réseaux de neurones.Les nœuds de premier niveau détectent des fonctionnalités géométriques simples dans le champ visuel, comme les couleurs, les lignes et les bords.Les nœuds secondaires commencent à abstraction de fonctionnalités plus sophistiquées, telles que le mouvement, la texture et la profondeur.La sortie finale est ce que notre conscience enregistre lorsque nous regardons le champ visuel.L'entrée initiale n'est qu'un arrangement complexe de photons qui signifierait peu sans le matériel neurologique pour en donner un sens en termes de qualités significatives, telles que l'idée d'un objet durable.Revenez à ces couches pour contraindre d'autres signaux.La plupart de nos sens fonctionnent de cette façon.Les données initiales peuvent provoquer une supposition éclairée sur le résultat final, suivie par la recherche de données futures dans le contexte de cette supposition éclairée.Dans les illusions d'optique, nos sens font des suppositions éclairées qui se révèlent erronées.

Au lieu de programmer des réseaux de neurones algorithmiques, les programmeurs doivent configurer un réseau de neurones avec une formation ou un réglage délicat de neurones individuels.Par exemple, la formation d'un réseau de neurones pour reconnaître les visages nécessiterait de nombreuses séances de formation dans lesquelles différents objets en chevreuil et inaccessibles ont été montrés au réseau, accompagnés de commentaires positifs ou négatifs pour amadouer le réseau neuronal à améliorer les compétences de reconnaissance.