Réseaux neuronaux — architecture ?
Composés de couches de neurones connectés.
Fonction d'activation — rôle ?
Introduire de la non-linéarité.
Propagation avant — mécanisme ?
Transmettre les entrées pour calculer la sortie.
Neurone artificiel — rôle?
Unité de base du réseau, calcule et active.
Réseau feedforward — définition?
Information circule en seule direction, sans rétroaction.
Fonction d’activation — but?
Introduire la non-linéarité dans le réseau.
Rétropropagation — rôle?
Ajuste les poids pour réduire l’erreur.
Fonction de perte — objectif?
Mesure la différence entre sortie et vérité.
Apprentissage supervisé — données?
Utilise des exemples avec étiquettes associées.
Régularisation — but?
Prévenir le surapprentissage.
Teste tes connaissances avec un QCM de 10 questions sur Introduction aux réseaux neuronaux et apprentissage profond.
1. Qu'est-ce qu'un réseau neuronal en intelligence artificielle ?
2. Quel est le rôle principal de la fonction d'activation dans un réseau neuronal ?
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