Comment fonctionnent les réseaux de neurones

A moins d’être un neuroscientifique, l’exploitation d’un système analogue au cerveau risque en toute honnêteté de vous paraître plus qu’insignifiant. En effet, l’existence des réseaux de neurones dans les logiciels n’est pas une nouveauté, étant donné que cette architecture a été déjà développée depuis une décennie. Dans la pratique, les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont souvent utilisés par les chatbots dans la classification des textes et se retrouvent depuis sous les feux des projecteurs. Et plus particulièrement, les analogies établies entre les neurones animaux et les synapses au niveau des logiciels ont mis l’imagination de certains en ébullition.

Comment fonctionne le réseau de neurones ?

Pour commencer, il faut se baser sur le système de neurones animal ou humain. En effet, afin de mieux comprendre les enjeux à prendre en compte pour une meilleure utilisation de l’intelligence artificielle, il est effectivement indispensable de connaître le fonctionnement de ce système. Pour faire simple, il est important de savoir que les réseaux de neurones se définissent comme la connexion des données d’apprentissage avec une collection de chaînes.

Illustration pratique

D’un autre côté, en réalité et d’une manière générale, cette architecture peut être assimilée au principe existant pour le raccordement d’un instrument à cordes. En effet, par exemple, avant d’obtenir un accord spécifique avec le son de votre guitare, vous devez obligatoirement recourir à un processus d’accordage des cordes. Ainsi, avant de parvenir à accorder raisonnablement votre instrument, vous passez par différentes étapes, à peu près comme ci- après :

  • Le resserrage au fur et à mesure de chaque corde,
  • L’accordage de votre guitare à une note spécifique,
  • L’ajustement des autres cordes suite au poids du serrage,
  • La réduction des erreurs de hauteur grâce à l’itération à travers les cordes.

Transposition des faits

En vous basant sur cette illustration de réglage d’un instrument à cordes, il est effectivement possible de faire le parallèle en transposant les faits dans un processus AI. Pour ce faire, il suffit d’imaginer le cheminement ci-après : 

  • En vue d’obtenir un réglage correct qui équivaut aux données d’entraînement, un processus itératif ainsi qu’une série de chevilles de réglage sont reliés par le poids de chaque chaîne. Dans l’optique où ce dernier est assimilé à une synapse, les données de traitement sont le résultat de la connexion entre les réseaux de neurones et le processus itératif avec cet élément.
  • Afin de réussir l’ajustement à la hauteur souhaitée, la mise en place d’un réglage supplémentaire qui correspond dans le système à une rétropropagation s’impose à chaque étape.
  • A l’image d’un instrument à cordes tel que la guitare ou le violon, considéré comme étant correctement accordé lorsqu’il est joué, le système peut être exploité pour une prédiction. En effet, il reste opérationnel avec une parfaite harmonie en enregistrant des taux d’erreurs plus qu’acceptables.

Comment un neurone artificiel est-il réalisé ?

Après avoir appréhendé les bases concernant le fonctionnement des réseaux de neurones, il serait plus facile de savoir comment se passe la réalisation d’un neurone artificiel. Pour ce faire, le mieux est de procéder à la construction d’un système dans un logiciel en utilisant iPython notebook et Python. Dans cette optique, l’approche retenue sera celle du process «sans boîte noire», pour vous permettre de mieux connaître l’ensemble.

Application pratique

Pour la réalisation de ce projet de construction, une sortie et une suite de trois valeurs binaires seront utilisées en guise d’ensemble de données d’entraînement. Ce qui vous permet d’obtenir les séries de données qui suivent :

Entrée Sortie
[0, 0, 1] 0
[1, 1, 1] 1
[1, 0, 1] 1
[0, 1, 0] 0

En observant ces codes, le chiffre qui exprime le pattern et qui correspond à la sortie semble être en liaison avec la première valeur. Même si vous n’êtes pas en mesure d’estimer par exemple la sortie pour [1, 1, 0], il est possible de faire une projection à la base d’une suggestion. En effet, en étudiant de près le modèle d’apprentissage, il peut en être déduit qu’il peut s’agir probablement de 1.

Démarche à suivre

Pour ce faire, il est possible de faire une représentation des données d’apprentissage sous forme de tableau de liste en utilisant la bibliothèque numpy. Par la suite, il faut commencer la fonction init en définissant les fonctions des réseaux de neurones dans une classe.

Au terme de ces calculs, vous constaterez si le commencement des poids synaptiques est illustré par des valeurs aléatoires. Vous noterez à l’occasion s’il y a réellement une cohérence tangible de vos données d’entraînement avec la dimension de votre réseau, avant de continuer avec la définition des fonctions. En effet, tout comme il est primordial d’uniformiser vos résultats, ce processus reste indispensable si vous voulez normaliser vos valeurs.

Dans cette optique, c’est la fonction sigmoïde qui assure le relais à travers le «dérivé sigmoïde» ou le «gradient». De manière générale, la pente de la courbe vous offre une excellente visibilité pour vous aider à appréhender votre positionnement et savoir si vous vous éloignez (taux d’erreur). Ainsi, vous serez en mesure d’évaluer si vous avez besoin d’entamer des réglages d’accordage supplémentaires pour que le système soit fin prêt. Si le tout est parfaitement accordé, cela signifie que vous pouvez passer à la réalisation de vos réseaux de neurones.

Domaine d’application

A l’issue de cette phase finale de réalisation, il est réellement important de prendre conscience que les réseaux de neurones artificiels peuvent être exploités dans différents domaines. De manière générale, ils sont utilisés de façon typique en matière de reconnaissance d’image, d’écriture et de voie au niveau de nombreux secteurs d’activités. A savoir :

  • Dans l’industrie pour mieux détecter les écarts en matière de technologies de contrôle des tâches.
  • Pour la réalisation de prédictions telles que les diagnostics médicaux, les prévisions météorologiques, les tendances des marchés boursiers…
  • En matière de développement d’apprentissage non supervisé (Siri, Alexia, assistant vocal de Google, apprentissage automatique…).

Pourquoi dit-on que les neurones constituent un réseau ?

Concrètement, l’ensemble du système est composé d’une multiplication matricielle générée par des lignes de code. Ce qui vous permet de constater qu’après chaque tour de 1000 itérations, il y a une diminution significative du taux d’erreur. Et grâce à l’ajustement systématique des poids synaptiques, au terme de 10000 itérations, vous pouvez obtenir un taux d’erreur acceptable suffisamment exploitable.

Capacité de prédiction

De manière générale, la multiplication matricielle qui représente un produit scalaire des pondérations et des entrées permet d’obtenir une valeur normalisée. En effet, les réseaux de neurones se basent sur ces lignes de codes composées de flux binaires de 0 et de 1 pour émettre des réflexions/pensées appelées aussi prédiction.

Pour ce faire, il est possible de demander au système de prédire une sortie à partir des modèles d’entraînement en produisant une valeur donnée. Pareillement, même si la sortie d’un ensemble de valeurs est inconnue, les réseaux de neurones peuvent effectuer une prédiction en se basant sur plus de valeurs d’entraînement. Par conséquent, avant d’obtenir un résultat, l’ajustement se fera au fur et à mesure avec autant d’itérations que nécessaire.

Dans cette optique, le nombre d’itérations requis reste principalement proportionnel à l’envergure des données d’apprentissage. Cependant, il est important de préciser qu’un réglage en vue de réaliser un surajustement de trop près ne serait pas réellement judicieux. Et pour cause, à l’image d’un instrument, le système deviendra hyper sensible et risquera de se désaccorder littéralement au moment de lancer les prédictions.

Principe de deep learning

En réalité, cette approche reste passionnante dans la mesure où la production de prédiction utile par l’intelligence artificielle ne nécessite pas le codage de règles. Autrement, la génération d’une ligne de codes se ferait sans difficulté, ce qui laisserait supposer que les règles spécifiques d’un modèle d’entraînement soient connues au préalable. Pourtant, une telle éventualité ne serait probablement pas pratique.

Pour avoir une meilleure appréhension de ce système, il est primordial de noter que les dimensions des réseaux de neurones sont de plus grandes envergures. En effet, il s’agit d’un grand volume de quantité de données dans un classificateur réel que vous pouvez facilement imaginer grâce à l’illustration suivante :

  • Une multiplication des matrices de 500 x 7500,
  • La nécessité des itérations de 100 k voire plus,
  • Une multitude de couches de neurones qui exigent autant d’ajustement.

C’est l’ensemble de cette architecture qui vous permettra d’effectuer une approche en deep learning appelée aussi «apprentissage en profondeur». Autrement, c’est la capacité d’estimer et d’examiner en profondeur les différentes couches.

Quels sont les composants d’un réseau artificiel ?

De manière générale, il est indispensable de prendre en compte le fait que l’architecture des réseaux de neurones dépend essentiellement de l’algorithme d’apprentissage retenu. Ainsi, vous aurez la possibilité de retrouver différents composants en fonction du type de réseau artificiel utilisé ainsi que les objectifs à atteindre.

Dans la pratique, il existe de nombreux paramètres qui impactent de façon significative sur la spécificité des différents réseaux de neurones artificiels, à commencer par l’architecture de la topologie entre les neurones par rapport aux connexions. Il y a également l’utilisation de la fonction d’agrégation. Dans la même optique, on peut également observer notamment les caractéristiques de la fonction d’activation ou celles de l’algorithme d’apprentissage ainsi que la méthode de dégradation des pondérations.

Système perceptron

A la base, les réseaux de neurones artificiels dans leur forme la plus simple sont composés d’un seul neurone qui se caractérise comme suit :

  • Modification effectuée par des pondérations,
  • Dotation d’une valeur seuil.

Par rapport à cette fonction seuillage appelée également fonction d’activation ou fonction de transfert, vous devez savoir qu’elle permet d’assurer l’introduction d’une non-linéarité dans un système. De manière générale, cette fonction offre trois types d’intervalles :

  • Le neurone reste non-actif si les valeurs sont en-dessous du seuil,
  • Le neurone demeure en phase de transition si les données sont aux alentours du seuil,
  • Le neurone devient actif si les valeurs sont au-dessus du seuil.

Dans la pratique, la fonction sigmoïde comme la fonction de Heaviside ou encore la fonction tangente hyperbolique font partie des nombreux modèles de fonction d’activation.

Modèle de réseaux de neurones à propagation avant

Il est bon de noter que l’expression perceptron fait désormais référence à des réseaux de neurones à couche unique à propagation avant. Dans la pratique, la transmission d’information se fait seulement dans un unique sens de traitement de données avec ce type de réseaux de neurones artificiels. Dans cette optique, ses compositions peuvent se décliner à l’image des modèles ci-après :

  • Monocouches en étant dotées principalement d’une architecture avec des couches d’entrées et de sorties.
  • Perceptron multicouche grâce à la disposition de couches cachées d’un certain nombre.

Autrement dit, vous constaterez généralement l’existence de trois couches distinctes. A savoir :

  • Une couche d’entrée,
  • Une couche cachée,
  • Une couche de sortie.

Concept d’un réseau de neurones récurrents

Concrètement, ce modèle de réseaux de neurones artificiels dispose de caractéristiques spécifiques grâce à sa singularité qui s’illustre comme suit :

Passage des données dans des boucles de rétroaction,

Possibilité d’organiser un nouveau passage dans une couche précédente.

Ainsi, cette rétropropagation favorise la constitution d’une mémoire au niveau du système. En réalité, ce concept de réseaux de neurones artificiels récurrents est exploité dans les domaines tels que :

La reconnaissance vocale,

La reconnaissance ainsi que la traduction d’écriture manuscrite.

Dans la pratique, ce modèle est composé de trois couches qui ont la particularité d’avoir des connexions entre elles. En effet, les connexions effectuent un retour en partant de la couche intermédiaire vers la couche d’entrée. De la même manière, elles retournent à l’entrée de la couche intermédiaire en partant de la sortie.

Structure de réseaux de neurones convulsifs

Il s’agit principalement d’un modèle destiné à la reconnaissance d’images et qui est caractérisé par un type de réseau multicouches. Pour être précis, ce type de réseaux de neurones artificiels est composé au moins de cinq couches. Dans cette optique, une reconnaissance de motifs sera effectuée sur chacune d’entre elles et le résultat fera par la suite l’objet d’une transmission vers la couche suivante.

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