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Un réseau de neurones est un modèle informatique inspiré du fonctionnement du cerveau humain, composé d’unités appelées “neurones” organisés en couches successives. Il permet de modéliser des relations complexes entre des données d’entrée et des résultats en sortie, grâce à des poids ajustés durant l’apprentissage.
Les réseaux de neurones sont utilisés dans une grande variété de tâches : classification, régression, reconnaissance d’image, traitement du langage naturel, etc. Un réseau typique comprend une couche d’entrée, une ou plusieurs couches cachées, et une couche de sortie. Chaque neurone reçoit des signaux pondérés, applique une fonction d’activation, puis transmet le résultat à la couche suivante. L’entraînement ajuste les poids pour réduire l’erreur entre la prédiction et la réalité. Les variantes incluent les réseaux convolutifs (vision), récurrents (séquences), et transformeurs (langage). Leur puissance repose sur leur capacité à apprendre des représentations abstraites. Cependant, leur opacité pose des défis d’explicabilité et leur performance dépend fortement des données disponibles. Le réseau de neurones est un pilier du deep learning et l’un des moteurs de l’intelligence artificielle moderne.
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