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Neural Networks son architecture et Working

RÉSEAU NEURONAL en informatique est un réseau fortement interconnecté d'éléments de traitement d'informations qui imite la connectivité et le fonctionnement du cerveau humain

Comment un réseau neuronal TRAVAUX:. Réseaux de neurones artificiels sont modélisés sur la structure et le fonctionnement des réseaux de neurones biologiques. Neurones biologiques ont trois parties principales: un corps de cellule centrale, appelé le soma, et deux diffèrent types de structures arborescentes ramifiées, qui étendent du soma, appelés dendrites et des axones.

Informations provenant d'autres neurones, sous la forme d'impulsions électriques, entre les dendrites à points de connexion appelés synapses. Le flux d'informations à partir des dendrites au soma, où il est traité. Le signal de sortie, un train d'impulsions, est ensuite envoyé au long de l'axone les synapses d'autres neurones

Artificial Neural Network Architecture:. Un des architectures les plus courantes de réseaux neuronaux a trois couches. La première couche est appelée couche d'entrée et est la seule couche exposée à des signaux externes.

La couche d'entrée émet des signaux vers les neurones de la couche suivante, qui est appelé une couche cachée. La couche cachée extrait les caractéristiques pertinentes du ou des motifs des signaux reçus. Ces fonctions ou motifs qui sont considérés comme importants sont alors dirigés vers la couche de sortie, la dernière couche du réseau.

Réseaux neuronaux sophistiqués peuvent avoir plusieurs couches cachées, des boucles de rétroaction, et des éléments de temporisation, qui sont conçus pour rendre le réseau plus efficace possible


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