Définition - Que signifie le réseau neuronal multicouche?
Un réseau de neurones multicouches contient plus d'une couche de neurones ou nœuds artificiels. Leur conception diffère considérablement. Il est important de noter que si les réseaux de neurones monocouche ont été utiles au début de l'évolution de l'IA, la grande majorité des réseaux utilisés aujourd'hui ont un modèle multicouche.
Definir Tech explique le réseau neuronal multicouche
Les réseaux de neurones multicouches peuvent être mis en place de nombreuses manières. En règle générale, ils ont au moins une couche d'entrée, qui envoie des entrées pondérées à une série de couches masquées, et une couche de sortie à la fin. Ces configurations plus sophistiquées sont également associées à des constructions non linéaires utilisant des sigmoïdes et d'autres fonctions pour diriger le déclenchement ou l'activation de neurones artificiels. Alors que certains de ces systèmes peuvent être construits physiquement, avec des matériaux physiques, la plupart sont créés avec des fonctions logicielles qui modélisent l'activité neuronale.
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN), si utiles pour le traitement d'image et la vision par ordinateur, ainsi que les réseaux de neurones récurrents, les réseaux profonds et les systèmes de croyances profondes sont tous des exemples de réseaux de neurones multicouches. Les CNN, par exemple, peuvent avoir des dizaines de couches qui fonctionnent séquentiellement sur une image. Tout cela est essentiel pour comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones modernes.