Qu’est ce qu’un neurone (IRL)
Neurone Artificiel modélisation
Le premier modèle mathématique et informatique du neurone biologique est proposé par Warren McCulloch et Walter Pitts en 1943
Le perceptron
Frank Rosenblatt ( – ) est le principal représentant du « courant neuronal », qui voulait construire celle-ci à partir de la conception du réseau neuronal humain, il développe sur ce modèle le perceptron en 1957 à l’Université Cornell.
Le perceptron simple est un neurone formel
La fonction d’activation est essentielle pour déterminer si le neurone est activé ou non.
- Fonction Sigmoïde : comprime les valeurs entre 0 et 1
- Fonction ReLU (Rectified Linear Unit) : renvoie 0 pour les valeurs négatives et la valeur d’entrée pour les valeurs positives
- Fonction Tanh (Tangente Hyperbolique) : renvoie des valeurs entre -1 et 1 pour des modèles nécessitant des sorties symétriques.
Le perceptron multicouche
Chaque rond des couches masquée est un neurone formel.
Un exemple avec de la reconnaissance de lettres manuscriptes :
- Les couches couches d’entrées sont les pixels de l’image.
- Les couches de sorties sont les 26 lettres de l’Alphabet.
