Un neurone logique ou artificiel est un élément de base dans les réseaux de neurones artificiels, qui sont des modèles informatiques qui tentent de simuler le fonctionnement du cerveau humain. Un neurone artificiel est généralement constitué de trois parties principales : une couche d’entrée, une fonction de traitement et une couche de sortie.
Fonctionnement du neurone biologique.
Dans le neurone biologique, des informations, issues le plus souvent d’autres neurones (par exemple dans les organes des sens, ou issues d’autres aires cérébrales) sont acheminées via les dendrites. Le neurone fait la somme des informations recueillies, et si elle dépasse un certain seuil, génère un signal, le potentiel d’action, qu’il envoie vers d’autres neurones ou des cellules musculaires, via son axone (sur le dessin ci-dessus, les informations sont reçues en bas dans les dendrites, et le potentiel d’action est généré via l’axone en haut, le corps du neurone étant noté a).
Fonctionnement du neurone logique.
Dans le neurone logique, la couche d’entrée reçoit des signaux d’entrée sous forme de valeurs numériques. Ces signaux peuvent provenir de capteurs, de bases de données, ou d’autres sources. Chaque signal est multiplié par un poids correspondant, qui détermine l’importance relative de ce signal pour le neurone.
La somme des signaux d’entrée est réalisée, en pondérant chaque signal xi par un facteur ‘poids’ wi. Ainsi, cela permettra de faire varier l’impact des diverses entrées en fonction de leur pertinence.
La fonction de traitement est souvent une fonction non linéaire, telle qu’une fonction sigmoïde, une fonction tangente hyperbolique ou une fonction ReLU. Cette fonction permet de normaliser les signaux d’entrée et de les transformer en signaux de sortie. En général, la fonction de traitement est choisie pour permettre au neurone de modéliser une relation non linéaire entre les entrées et les sorties.
La fonction ReLU (Rectified Linea Unit) est souvent utilisée car économe en temps de calcul.
Ainsi, le neurone artificiel ne générera un signal de sortie que :
- lorsque la somme de ses entrées aura dépassé un certain seuil,
- en ayant la possibilité de pondérer les entrées, de manière à pouvoir donner plus de poids à certaines entrées plus importantes que les autres.
un neurone artificiel est un élément de base dans un réseau de neurones artificiels. Son fonctionnement suit la procédure suivante:
- Il prend des signaux d’entrée
- Multiplie chaque signal par un poids,
- Fait la somme pondérée de tous les signaux d’entrée,
- Utilise une fonction de traitement qui a généralement un effet de seuillage: un signal de sortie n’est généré que si la somme pondéré dépasse un certain seuil,
- Transmet le signal de sortie à d’autres partie du système.
En résumé.
un neurone artificiel est un élément de base dans un réseau de neurones artificiels. Son fonctionnement suit la procédure suivante:
- Il prend des signaux d’entrée,
- Multiplie chaque signal par son poids,
- Fait la somme pondérée de tous les signaux d’entrée,
- Utilise une fonction de traitement qui a généralement un effet de seuillage: un signal de sortie n’est généré que si la somme pondéré dépasse un certain seuil,
- Transmet le signal de sortie à d’autres partie du système.
2 réponses à “Neurone logique.”
[…] Neurone artificiel. […]
[…] neurones logiques imitent le fonctionnement des neurones organiques (voir ici). Leur rôle est d’intégrer l’information qu’on leur fournit et d’émettre à […]