Les réseaux neuronaux sont des modèles mathématiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain, composés de neurones artificiels organisés en couches (entrée, cachées et sortie), qui collaborent pour résoudre des tâches complexes en apprenant des relations entre les données grâce à un processus d'entraînement basé sur des algorithmes d'optimisation.
Voici le schéma simplifié d'un réseau neuronal.
Les couches incluent :
Une couche d'entrée avec des neurones « Entrée 1 », « Entrée 2 », « Entrée 3 »
Première couche cachée avec « Cachée 1 », « Cachée 2 », « Cachée 3 »
Deuxième couche cachée avec « Cachée 4 », « Cachée 5 »
Couche de sortie avec « Sortie 1 », « Sortie 2 »
Les flèches illustrent les connexions entre les neurones. Cela reflète le traitement des données à travers les différentes couches.
