Concept d’un réseau de neurones

Un neurone est l’unité fondamentale de traitement de l’information dans un réseau de neurones. Il reçoit des entrées, les traite et produit une sortie.

Chaque entrée d’un neurone est associée à un poids, qui détermine son importance dans le calcul. Un biais est un paramètre supplémentaire qui permet de décaler la sortie du neurone, offrant ainsi une flexibilité dans l’apprentissage des motifs.

L’entraînement d’un réseau de neurones consiste à ajuster ces poids et ces biais afin de minimiser les erreurs et d’améliorer la précision.

La fonction d’activation transforme la somme pondérée des entrées en sortie du neurone. Les fonctions d’activation courantes incluent :

1. Fonction sigmoïde : produit des valeurs comprises entre 0 et 1, utile pour la classification binaire ;
2. ReLU (Rectified Linear Unit) : facilite l’entraînement efficace des réseaux profonds ;
3. Tangente hyperbolique (tanh) : produit des valeurs entre -1 et 1, adaptée aux données centrées sur zéro.

Lors de la propagation avant, l’information circule de la couche d’entrée à travers les couches cachées jusqu’à la couche de sortie, où une prédiction ou une inférence est réalisée.

Pour améliorer les prédictions, on utilise la rétropropagation. Ce processus propage l’information d’erreur en sens inverse dans le réseau, ajustant les poids pour réduire les erreurs.

Construction d’un réseau de neurones à partir de zéro

Un perceptron multicouche (MLP) se compose de plusieurs couches :

1. Couche d’entrée : reçoit les données d’entrée ;
2. Couches cachées : traitent les données et extraient les motifs ;
3. Couche de sortie : produit la prédiction ou la classification finale.

Chaque couche contient plusieurs neurones, et la sortie d’une couche sert d’entrée à la suivante.

La rétropropagation comprend la propagation avant, le calcul de l’erreur, le calcul du gradient, puis l’ajustement des poids et des biais.

Le taux d’apprentissage est un paramètre clé de la descente de gradient, contrôlant l’ampleur de la mise à jour des poids lors de l’entraînement. Un taux d’apprentissage élevé accélère l’entraînement mais peut faire manquer des motifs importants au modèle, tandis qu’un taux plus faible assure un apprentissage plus précis mais peut ralentir la convergence.

Plusieurs méthodes permettent d’évaluer la performance d’un modèle, notamment :

• Précision : mesure le pourcentage de prédictions correctes ;
• Erreur quadratique moyenne (MSE) : évalue l’erreur pour les tâches de régression ;
• Entropie croisée : couramment utilisée pour les problèmes de classification.

Mise en œuvre d’un réseau de neurones avec Scikit-Learn

Première étape : création d’un modèle :

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

model = MLPClassifier(max_iter=200, hidden_layer_sizes=(10, 20, 30), learning_rate_init=0.01)

Entraînement du modèle sur l’ensemble d’entraînement :

model.fit(X_train, y_train)

Prédictions sur un ensemble de test :

y_pred = model.predict(X_test)

Conclusion

Lors du choix entre les modèles traditionnels et les réseaux de neurones, prendre en compte la taille du jeu de données, la complexité du problème et l'interprétabilité.

Les types courants de réseaux de neurones sont les suivants :

Bibliothèques populaires de deep learning :

• TensorFlow : framework de deep learning de Google pour l'apprentissage automatique à grande échelle ;
• PyTorch : bibliothèque de deep learning flexible et dynamique, largement utilisée en recherche et en production.