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| auteurs : Thomas Hume, Alp Mestan | ||
Un neurone est une cellule qui collecte, traite puis transmet des signaux.
Le cerveau est l'organisme principalement composé de neurones, et grâce à la compréhension de son fonctionnement il a été possible de reproduire artificiellement une partie du comportement des neurones naturels. Ces neurones simulés sont appelés neurones artificiels. Un neurone est donc une unité de calcul. Elle associe à un vecteur d'entrée une sortie fonction d'une combinaison du vecteur d'entrée.
Les constantes affectant la combinaison sont aussi appelés paramètres du neurone et la fonction appliquée à la combinaison la non-linéarité. | ||
lien :  Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ? |
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| auteur : Alp Mestan | ||
Un réseau de neurones artificiels est un ensemble de neurones artificiels interconnectés. Cette structure
s'avère très intéressante car elle possède des propriétés qui lui permettent d'apprendre depuis une base d'exemples. Il existe même un théorème,
le théorème de Cybenko, qui affirme qu'une certaine forme de réseaux de neurones permet d'approcher n'importe quelle fonction continue sous certaines conditions. On dispose généralement les neurones en couches sur lesquelles on dispose en général un nombre différent de neurones. Les applications des réseaux de neurones sont réellement variées : pilotage automatique, classification, diagnostic médical, etc. Ils s'avèrent
selon les cas plus efficaces que d'autres techniques de classification par exemple. | ||
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lien : Qu'est-ce qu'un neurone artificiel ? lien :  Cours sur les réseaux de neurones par Alp Mestan |
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