Introduction aux Réseaux de Neurones
Bienvenue dans le Deep Learning ! On essaie d'imiter (vaguement) le cerveau.
Le Neurone Artificiel
Un neurone reçoit des entrées (x), les multiplie par des poids (w), ajoute un biais (b), et passe le tout dans une fonction d'activation.
Sortie = Activation(∑ (xi * wi) + b)
Fonctions d'Activation
- ReLU :
max(0, x). La plus utilisée (rapide et efficace). - Sigmoid : Entre 0 et 1. Pour la probabilité finale.
- Softmax : Pour la classification multi-classes (probabilités dont la somme vaut 1).
💪 À vous de jouer !
Note Importante : Les bibliothèques de Deep Learning comme TensorFlow sont trop lourdes pour tourner directement dans ce navigateur.
Pour pratiquer, nous vous recommandons d'utiliser Google Colab, un environnement gratuit qui offre des GPU puissants.
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- Créez un nouveau notebook sur Colab.
- Copiez-collez le code de la leçon.
- Exécutez et modifiez les paramètres pour voir les résultats !