APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING
Apprentissage des poids synaptiques
Toutefois, même si de tels réseaux de neurones formels organisés en trois couches permettent de réaliser n’importe quelle fonction logique, il convient de configurer les liaisons synaptiques entre les neurones formels, autrement dit d’associer à chacune de ces liaisons un nombre, ce qui serait extrêmement fastidieux, voire inextricable manuellement, si l’on ne disposait pas de procédures d’apprentissage. On cherche donc, dès le début des années 1950, à élaborer des techniques pour établir automatiquement les pondérations des liaisons entre les synapses formelles en mimant les phénomènes d’apprentissage neuronal.
Pour cela, on recourt à l’apprentissage supervisé en donnant à une machine des exemples étiquetés et en faisant en sorte qu’elle ajuste automatiquement les poids des synapses formelles pour retrouver automatiquement les étiquettes des exemples. À titre d’illustration, si l’on donne des formes géométriques à la machine, on lui indique pour chacune qu'il s’agit d’un losange, d’un carré, d’un pentagone, d’un cercle, d’une ellipse, etc. Et on espère qu’elle sera ensuite en mesure de distinguer automatiquement ces types de formes, après lui avoir donné suffisamment d’exemples ainsi étiquetés.
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Écrit par
- Jean-Gabriel GANASCIA : professeur des Universités, faculté des sciences, Sorbonne université, Paris
Classification
Pour citer cet article
Jean-Gabriel GANASCIA. APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING [en ligne]. In Encyclopædia Universalis. Disponible sur : (consulté le )
Média
Réseau de neurones formels
Encyclopædia Universalis France
Autres références
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APPRENTISSAGE, psychologie
- Écrit par Daniel GAONAC'H, Jean-François LE NY
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Ces recherches s’articulent maintenant avec celles qui, en intelligence artificielle, s’appuient sur l’exploitation d’un très grand nombre de données empiriques (big data) : plutôt que d’« instruire » la machine par des règles définies a priori, on cherche à ce que celle-ci se fonde, pour... -
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Voir aussi
