Le guide ultime de l'architecture des réseaux de neurones artificiels : couches et nœuds

Vous souvenez-vous du test de biologie sur les neurones et le cerveau de vos années d'école ?

Il est temps de revisiter les réseaux neuronaux, mais cette fois, il ne s'agit pas du cerveau humain dont nous discutons (ni des résultats de ce test). Parlons plutôt des réseaux neuronaux artificiels.

Les développeurs utilisent des logiciels de réseaux neuronaux artificiels pour l'apprentissage profond, en employant des réseaux neuronaux profonds (DNN) pour construire des applications intelligentes.

Comment les réseaux neuronaux artificiels apprennent-ils ?

Malgré leurs différences, les réseaux neuronaux artificiels sont généralement comparés au cerveau humain. Cependant, ils fonctionnent de manière beaucoup plus simplifiée.

Le cerveau humain contient des milliards de neurones qui envoient et reçoivent des neurotransmetteurs et transportent l'information dans tout le corps. Ces neurones nous aident à penser et à apprendre en prenant des données sensorielles comme entrée, en les traitant et en fournissant une sortie. Cela continue jusqu'à ce qu'un résultat souhaité soit atteint à travers un réseau hautement interconnecté.

Les réseaux neuronaux artificiels contiennent des neurones artificiels (appelés nœuds) qui les aident à apprendre à partir des données et à résoudre des problèmes. Les couches du cerveau humain inspirent les algorithmes. Comme les cerveaux humains, les RNA ont également une architecture de réseau interconnectée qui se compose de trois couches :

• Couche d'entrée : La couche d'entrée est ce qu'elle semble être — elle reçoit des informations du monde extérieur dans le réseau neuronal artificiel. Les nœuds d'entrée lisent les données brutes et les introduisent dans le système pour traitement avant de les transmettre à la couche suivante.

• Couche cachée : Une fois que l'information passe par la couche d'entrée, elle traverse les couches intermédiaires cachées pour le traitement réel. Ces couches effectuent les calculs complexes nécessaires pour que le RNA apprenne et prenne des décisions en conséquence. Selon le réseau, il peut y avoir une ou plusieurs couches cachées.
• Couche de sortie : Enfin, la couche de sortie partage le résultat final ou la décision après calcul.

Après avoir reçu l'information, le réseau la traite, décide de ce qu'il faut en faire, puis partage sa décision. Les calculs se produisent à mesure que l'information passe d'une couche à l'autre à travers des cycles de propagation avant et arrière pendant que le réseau s'entraîne et apprend. Voici quelques définitions pour mieux comprendre le concept :

• Canaux : Points de connexion entre les neurones d'une couche à l'autre.
• Pondération : Valeurs numériques attribuées aux canaux utilisées pour déterminer l'importance de chaque entrée.
• Fonction d'activation : Un seuil (fonction mathématique) qui détermine si un neurone particulier dans la couche cachée sera activé ou non.
• Biais : Une valeur numérique, parfois définie comme la constante, qui est ajoutée à la somme d'entrée et passée à travers la fonction d'activation.
• Propagation avant : Le processus de passage des informations par les neurones activés à travers les canaux dans un mouvement vers l'avant pour générer une sortie.
• Rétropropagation : Le processus de mise à jour des poids et des biais du réseau basé sur l'erreur de sortie, en travaillant à rebours de la sortie à l'entrée.

Source : AI Mind

Quels sont les types de réseaux neuronaux artificiels ?

Différents types de réseaux neuronaux artificiels répondent à des niveaux de complexité et de besoins de formation variés.

1. Réseaux neuronaux à propagation avant (FNN)

Un FNN est le type le plus simple de réseau neuronal artificiel. L'information circule dans une seule direction de la couche d'entrée à travers les couches cachées et enfin à la couche de sortie, sans cycles ni boucles dans le processus de formation. À moins que cela ne soit jugé nécessaire, le réseau peut même ne pas avoir de couche cachée en raison de sa simplicité. Il n'y a pas de rétropropagation impliquée dans cette méthode.

2. Réseaux neuronaux modulaires (MNN)

Dans un réseau neuronal modulaire, plusieurs réseaux indépendants travaillent ensemble pour résoudre des tâches complexes en contribuant à leurs résultats à la sortie collective. Cette structure divise une tâche plus grande en morceaux plus petits, et un module séparé gère chaque sous-tâche en conséquence. Tout au long du processus, les modules fonctionnent indépendamment, permettant à chaque module d'être formé séparément sur ses données respectives liées à sa sous-tâche assignée. Les réseaux n'interfèrent pas les uns avec les autres pendant le processus de calcul.

3. Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)

Les réseaux neuronaux convolutifs (parfois appelés ConvNets) sont conçus pour traiter les images et reconnaître efficacement des motifs complexes. Ils extraient des caractéristiques des données et apprennent par l'entraînement sur un ensemble d'images donné. En raison de leurs capacités d'extraction de caractéristiques automatisées, les CNN sont très efficaces pour la classification d'objets (par exemple, la reconnaissance faciale) et d'autres programmes de vision par ordinateur.

4. Réseaux neuronaux récurrents (RNN)

Un réseau neuronal récurrent (RNN) traite et convertit les données séquentielles, telles que les mots, les phrases et les informations de séries temporelles. Différents types d'architectures RNN existent, y compris un-à-plusieurs (une entrée à plusieurs sorties), plusieurs-à-plusieurs (plusieurs entrées à plusieurs sorties), et plusieurs-à-un (plusieurs entrées à une sortie). Les réseaux neuronaux récurrents fonctionnent bien pour les traductions, les résumés de texte et les modèles de prévision de séries temporelles.

Avantages des réseaux neuronaux artificiels

Les RNA ont transformé le domaine de l'intelligence artificielle en imitant la façon dont le cerveau humain traite l'information. Voici quelques avantages clés de l'utilisation des RNA :

• Capacité d'apprentissage : Les RNA peuvent apprendre et s'adapter à partir de motifs de données, ce qui les rend efficaces pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement de la parole et les prévisions.
• Traitement non linéaire : Ils excellent dans la modélisation de relations complexes et non linéaires que les algorithmes traditionnels ont du mal à gérer.
• Polyvalence : Les RNA peuvent être appliqués dans divers domaines, y compris la santé, la finance, la robotique et le traitement du langage naturel.

Inconvénients des réseaux neuronaux artificiels

Bien que les RNA offrent des capacités remarquables, ils ne sont pas sans défis. Voici quelques inconvénients clés de l'utilisation des RNA :

• Exigences computationnelles élevées : L'entraînement des RNA demande une puissance de calcul significative, ce qui peut être gourmand en ressources et chronophage.
• Nature de boîte noire : Le processus de prise de décision dans les RNA est souvent difficile à interpréter ou à expliquer, limitant la transparence.
• Dépendance aux données : Les RNA nécessitent de grandes quantités de données étiquetées pour un entraînement efficace, ce qui peut ne pas toujours être facilement disponible.

Applications des RNA

Les RNA sont la base d'autres algorithmes d'apprentissage profond, y compris les trois applications ci-dessous.

1. Reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale et la biométrie utilisent des réseaux neuronaux artificiels pour détecter les traits et expressions faciales, et distinguer les visages des autres objets non faciaux. Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), conçus pour le traitement d'images, y compris les visages, excellent dans la détection de caractéristiques complexes. Ils créent une image de type plan, connue sous le nom de faceprint, pour référence dans une base de données. Ensuite, les visages peuvent être scannés et comparés au faceprint pour vérifier l'identité. Les systèmes de sécurité, les plateformes de médias sociaux et les forces de l'ordre utilisent les technologies de reconnaissance faciale.

2. Traduction en temps réel

Des outils comme Google Traduction utilisent la traduction automatique neuronale (NMT) pour produire des traductions en temps réel d'une langue à une autre. Dans la NMT, le réseau prédit la probabilité d'une séquence de mots en décomposant les phrases en parties plus petites pour les traduire. La NMT apprend ensuite à traduire des phrases de structure similaire à l'avenir.

3. Prévisions météorologiques

Les stations météorologiques, les images satellites et les radars collectent des données liées à la météo, y compris la température, l'humidité, la pression barométrique, l'imagerie des modèles météorologiques, le suivi des précipitations et les mises à jour des tempêtes. Ces ensembles de données peuvent être utilisés comme données d'entrée pour un réseau neuronal artificiel (RNA). En entraînant le RNA sur des données météorologiques historiques, il peut apprendre à reconnaître des motifs et des relations entre les variables pour des prévisions météorologiques futures plus précises.

Top 5 des outils logiciels de réseaux neuronaux artificiels

Les logiciels de réseaux neuronaux artificiels (RNA) aident les entreprises à rassembler des pools de données pour l'apprentissage de base et la formation de modèles. Les développeurs utilisent également des réseaux neuronaux profonds (DNN), un type de RNA, pour construire des applications intelligentes avec des fonctionnalités d'apprentissage profond. Ces réseaux forment la base d'autres algorithmes d'apprentissage profond, tels que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (NLP).

Pour être inclus dans la catégorie des Réseaux Neuronaux Artificiels, un produit doit :

• Fournir un réseau basé sur des unités neuronales interconnectées pour créer des capacités d'apprentissage
• Offrir une base pour des algorithmes d'apprentissage plus approfondis
• Se connecter à des sources de données pour alimenter le réseau neuronal en informations

* Ci-dessous se trouvent les cinq principales plateformes de réseaux neuronaux artificiels du rapport Grid® de l'hiver 2024 de G2. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. Google Cloud Deep Learning VM Image

Google Cloud Deep Learning VM Image fournit des VM préconfigurées pour les applications d'apprentissage profond, facilitant et accélérant le démarrage d'un projet avec une image VM qui inclut les cadres d'IA les plus populaires. Deep Learning VM Image prend en charge les cadres d'apprentissage automatique comme PyTorch et TensorFlow. De plus, ils sont optimisés avec les dernières bibliothèques NVIDIA® CUDA-X AI et offrent un support intégré pour JupyterLab.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« Bel outil pour les data scientists/ingénieurs ML. Il a tous les derniers modules et est facile à installer. Les dépendances communes préinstallées et le support des pilotes pour GPU/TPU et les options CLI le rendent génial. Il permet de faire en quelques clics ce qui prendrait normalement quelques heures de travail. »

- Google Cloud Deep Learning VM Image Review, Ramakant S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« L'interface utilisateur de la plateforme peut être améliorée. »

- Google Cloud Deep Learning VM Image Review, Udit S.

2. AIToolbox

AIToolbox contient des modules d'IA écrits en Swift, y compris Graphs/Trees, Régression Linéaire, Machines à Vecteurs de Support, Réseaux Neuronaux, ACP, KMeans, Algorithmes Génétiques, MDP, Mélange de Gaussiennes, et Régression Logistique. Les réseaux neuronaux peuvent prendre en charge plusieurs couches, l'entraînement en ligne et par lots, et les couches récurrentes simples ou à propagation avant mélangées dans un entraînement de réseau simple.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« AIToolbox offre de nombreux tutoriels, articles et guides qui aident à apprendre les nouvelles technologies. AIToolbox donne accès à divers outils et bibliothèques d'IA et de ML, facilitant la mise en œuvre et l'expérimentation des nouvelles technologies. AIToolbox est conçu pour être convivial avec des fonctionnalités qui facilitent l'accès et l'utilisation de la plateforme. »

- AIToolbox Review, Hem G.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Parfois, il y a des ralentissements, et nous faisons face à des retards dans la réponse ; c'est parfois frustrant. »

- AIToolbox Review, Darshan S.

3. PyTorch

PyTorch est un cadre d'apprentissage profond open-source qui simplifie le développement des RNA. Il offre des graphes de calcul dynamiques, un débogage facile et une accélération GPU, ce qui le rend idéal pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel. En raison de sa flexibilité et de ses performances, PyTorch est largement utilisé dans la recherche et l'industrie.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« La documentation de base de PyTorch est excellente, fournissant des informations complètes, mais de nombreuses bibliothèques auxiliaires et fonctionnalités plus récentes souffrent d'une documentation limitée ou incomplète. De plus, l'efficacité de PyTorch diminue lorsqu'il n'y a pas assez de données pour entraîner le modèle, car l'amélioration et la précision peuvent ne pas répondre aux attentes. »

- PyTorch Review, Alok Y.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Bien que PyTorch offre une accessibilité, il peut être difficile pour les nouveaux venus dans l'écosystème Python. Déployer des modèles au-delà de l'étape d'entraînement peut nécessiter un effort supplémentaire pour une transition en douceur. De plus, les mises à jour fréquentes, bien qu'elles démontrent des progrès, peuvent occasionnellement entraîner des problèmes de compatibilité qui nécessitent une attention et une adaptation. »

- PyTorch Review, Muneeb M.

4. Microsoft Cognitive Toolkit (anciennement CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit est un outil d'apprentissage profond open-source pour créer des modèles de prédiction d'apprentissage automatique. Les développeurs l'utilisent pour la reconnaissance vocale, l'image et l'entraînement de texte avec rapidité, précision et qualité commerciale. Cependant, Microsoft a déprécié le cadre, il ne recevra donc plus de mises à jour ou de développements supplémentaires.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« Les fonctionnalités les plus utiles sont la navigation facile et le faible code pour la création de modèles. Tout novice peut facilement comprendre la plateforme et créer des modèles facilement. Le support de diverses bibliothèques pour différents langages le distingue ! Excellent produit par rapport à Google AutoML. »

- Microsoft Cognitive Toolkit (anciennement CNTK) Review, Anubhav I.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Moins de contrôle pour personnaliser les services selon nos besoins et des mises à jour boguées des SDK CNTK, qui cassent parfois le code de production. »

- Microsoft Cognitive Toolkit (anciennement CNTK) Review, Chinmay B.

5. node-fann

node-fann est une bibliothèque de réseaux neuronaux rapide et open-source pour Node.js, basée sur la bibliothèque Fast Artificial Neural Network (FANN). Elle permet aux développeurs de construire et d'entraîner des RNA directement dans un environnement Node.js, fournissant une API facile à utiliser pour des tâches telles que la reconnaissance de motifs, la classification et la régression. Node-FANN prend en charge diverses architectures RNA et algorithmes d'entraînement, offrant une flexibilité pour une gamme d'applications d'apprentissage automatique tout en étant léger et efficace pour l'intégration dans des projets basés sur JavaScript.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

« Node-FANN est facile à mettre en œuvre et à intégrer, avec une documentation conviviale qui se distingue par rapport à d'autres bibliothèques. Il offre un support multiplateforme, permettant une utilisation dynamique sur différents systèmes. Pour les débutants, des exemples préconstruits sont disponibles, fournissant une ressource salvatrice pour commencer. De plus, l'optimisation du cache est incluse, améliorant les performances globales de la bibliothèque. »

- node-fann Review, Ritik S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

« Un inconvénient majeur est qu'il n'est pas gratuit. De plus, je ne suis pas satisfait des performances de Node FANN, une bibliothèque conçue pour intégrer des réseaux dans des plateformes collaboratives. Son manque de documentation et d'exemples rend difficile pour les débutants de comprendre et d'utiliser efficacement. »

-node-fann Review, Justin J.

Basé sur le cerveau humain

Les RNA sont une avancée révolutionnaire dans le domaine croissant de l'intelligence artificielle. Inspirés par le cerveau humain, les RNA apprennent à partir des données et effectuent des tâches complexes au mieux de leurs capacités technologiques.

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