RÉSEAUX DE NEURONES

Carte mentale

Élargissez votre recherche dans Universalis

Quelques définitions

Les neurones formels

Un neurone formel, ou neurone, est une fonction algébrique non linéaire et bornée, dont la valeur dépend de paramètres appelés coefficients ou poids. Les variables de cette fonction sont habituellement appelées « entrées » du neurone, et la valeur de la fonction est appelée « sortie ». Un neurone est donc avant tout un opérateur mathématique, dont on peut calculer la valeur numérique par quelques lignes de programme informatique. Il est très rarement réalisé physiquement sous la forme d'un objet (circuit électronique par exemple). Il est cependant pratique de le représenter graphiquement.

Représentation graphique

Représentation graphique

Dessin

Représentation graphique d'un neurone qui calcule une somme pondérée de ses entrées, puis une fonction non linéaire bornée. 

Crédits : Encyclopædia Universalis France

Afficher

Neurone à fonction sigmoïde

Neurone à fonction sigmoïde

Dessin

La sortie d'un neurone à fonction sigmoïde. 

Crédits : Encyclopædia Universalis France

Afficher

Les neurones les plus fréquemment utilisés sont ceux dont la fonction est calculée en deux étapes :

– calcul de la somme v des entrées pondérées par les paramètres du réseau ;

– calcul d'une fonction non linéaire (y) de cette somme (dite « fonction d'activation »), par exemple une fonction sigmoïde. y = (1/(1 + e(—v))) ou encore y = th v.

Les {xi} sont les variables (ou entrées) du neurone, les {ci} sont des paramètres ajustables (coefficients ou poids).

Les réseaux de neurones formels

Un neurone réalise une fonction non linéaire de ses entrées. Ces dernières peuvent être les sorties d'autres neurones : on réalise ainsi un réseau de neurones, qui n'est donc rien d'autre que la composition de fonctions non linéaires élémentaires constituées par les neurones individuels.

La manière dont on « relie » entre elles les sorties des neurones aux entrées d'autres neurones définit l'architecture du réseau. Rappelons toutefois que ces « connexions » entre neurones sont purement métaphoriques, puisque les neurones ne sont généralement pas des objets physiques mais des entités mathématiques. Néanmoins, il est commode d'utiliser cette métaphore ; cette notion de connexion a d'ailleurs donné naissance à l'expression trompeuse de « modèles connexionnistes » pour désigner les réseaux de neurones.

On distingue deux types d'architectures de réseaux de neurones : les réseaux de neurones « non bouclés » et les réseaux de neurones « bouclés ».

Les réseaux de neurones non [...]


1  2  3  4  5
pour nos abonnés,
l’article se compose de 8 pages



Médias de l’article

Représentation graphique

Représentation graphique
Crédits : Encyclopædia Universalis France

dessin

Neurone à fonction sigmoïde

Neurone à fonction sigmoïde
Crédits : Encyclopædia Universalis France

dessin

Réseau non bouclé

Réseau non bouclé
Crédits : Encyclopædia Universalis France

dessin

Réseau bouclé et sa forme canonique

Réseau bouclé et sa forme canonique
Crédits : Encyclopædia Universalis France

diaporama

Afficher les 7 médias de l'article





Écrit par :

Classification


Autres références

«  RÉSEAUX DE NEURONES  » est également traité dans :

RÉSEAUX DE NEURONES (biologie)

  • Écrit par 
  • Jean-Gaël BARBARA
  •  • 2 493 mots
  •  • 3 médias

Dans la recherche neurobiologique contemporaine, on assigne de plus en plus fréquemment à de petits groupes de quelques dizaines de neurones interconnectés des fonctions critiques dans l’élaboration d’un mouvement, d’une perception, ou d’un apprentissage. Ces petits ensembles matériels et fonctionnels de cellules sont nommés réseaux de neurones – à ne pas […] Lire la suite

ANTHROPOLOGIE COGNITIVE

  • Écrit par 
  • Arnaud HALLOY
  •  • 5 804 mots

Dans le chapitre « Le connexionnisme »  : […] L’émergence des modèles connexionnistes dans le courant des années 1980 est venu renforcer la réalité psychologique des schémas et modèles culturels en leur conférant une réalité neurophysiologique. Très succinctement, les modèles connexionnistes décrivent les phénomènes mentaux et comportementaux comme le produit émergeant d’activation et de création de réseaux de neurones. Ils se distinguent ai […] Lire la suite

APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING

  • Écrit par 
  • Jean-Gabriel GANASCIA
  •  • 2 649 mots
  •  • 1 média

Dans le chapitre « Différents types d’apprentissage machine »  : […] On distingue usuellement au moins trois types d’apprentissage machine : l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. L’apprentissage par renforcement suppose que, lors de ses pérégrinations, un agent (entité qui agit de façon autonome) reçoit des récompenses ou des punitions en fonction des actions qu’il exécute. Il s’agit alors d’établir automatiq […] Lire la suite

AUTOMATISATION

  • Écrit par 
  • Jean VAN DEN BROEK D'OBRENAN
  •  • 11 880 mots
  •  • 12 médias

Dans le chapitre « Réseaux de neurones »  : […] Alors que l'automatique linéaire traite efficacement des processus dynamiques linéaires que l'on peut décrire notamment par des équations différentielles, alors que la logique floue est dédiée aux processus que l'on ne sait décrire que par une expertise linguistique imprécise, les réseaux de neurones ont pour objectif la modélisation et la commande de processus dynamiques non linéaires. En pratiqu […] Lire la suite

AUTO-ORGANISATION

  • Écrit par 
  • Henri ATLAN
  •  • 6 239 mots
  •  • 1 média

Dans le chapitre « Auto-organisation au sens faible »  : […] Des exemples d'auto-organisation au sens faible sont fournis par la plupart des applications du calcul par réseaux neuronaux aux techniques d' intelligence artificielle destinées à fabriquer des machines à apprendre et à mémoire distributive (cf. F. Fogelman-Soulié, 1991 ; T. Kohonen). Ce calcul est effectué en parallèle par un grand nombre d'unités, dites neurones formels, qui effectuent chacun […] Lire la suite

CERVEAU ET BILINGUISME

  • Écrit par 
  • Jean-Marie ANNONI
  •  • 801 mots
  •  • 1 média

Dans le chapitre « Représentation des langues dans le cerveau bilingue »  : […] D’une manière générale, les études actuelles suggèrent que la première et la seconde langue (L 1 et L 2) partagent un réseau neuronal commun à environ 80 p. 100. Ce recouvrement s’applique particulièrement au cas de sujets bilingues naturels, c’est-à-dire ceux qui ont appris les deux langues dans la petite enfance, lorsque les deux langues sont morphologiquement proches. Mais, d’autres cas de fig […] Lire la suite

CERVEAU ET MUSIQUE

  • Écrit par 
  • Séverine SAMSON
  •  • 1 025 mots

Identifier les zones du cerveau qui traitent la musique et préciser leur rôle respectif dans la perception, la mémoire, les émotions et la pratique musicale font l’objet de nombreux travaux en neuroscience de la musique. C’est à partir de l’observation des patients présentant des lésions cérébrales et des études en neuro-imagerie que les scientifiques ont réussi à apporter des preuves solides con […] Lire la suite

COGNITIVES SCIENCES

  • Écrit par 
  • Daniel ANDLER
  •  • 19 239 mots
  •  • 4 médias

Dans le chapitre « Le connexionnisme »  : […] Le connexionnisme se présente quant à lui comme un ensemble de méthodes de modélisation et de simulation de toute une variété de processus cognitifs ; et c'est en cherchant à dégager les traits communs à ces méthodes, et les avantages qu'elles présentent sur les méthodes classiques, que les connexionnistes ont commencé à élaborer une doctrine. À cet égard, leur parcours n'est pas sans rappeler c […] Lire la suite

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA)

  • Écrit par 
  • Jean-Gabriel GANASCIA
  •  • 5 073 mots
  •  • 5 médias

Dans le chapitre « Les précurseurs  »  : […] Cette discipline scientifique qu’est l’intelligence artificielle ne surgit pas de nulle part. Elle a emboîté le pas à la cybernétique, science des systèmes complexes et de leur commande, fondée dans les années 1940 et particulièrement active au début des années 1950. Celle-ci aspirait à modéliser la régulation des systèmes biologiques, psychiques, politiques ou sociaux avec des flux d’information […] Lire la suite

ACQUISITION DU LANGAGE CHEZ LES MALENTENDANTS

  • Écrit par 
  • Jacqueline LEYBAERT
  •  • 2 560 mots

Dans le chapitre « Composantes amodales du traitement cérébral et plasticité neuronale »  : […] Depuis la fin des années 1990, une série d’études a montré que la modalité (signée ou parlée) a relativement peu d’impact sur les systèmes neuraux qui soutiennent les traitements phonologique, sémantique et syntaxique. La mise en évidence de réseaux neuronaux similaires dans une tâche de jugement phonologique en LP (juger si les noms de deux dessins riment) et en LS (juger si les signes correspon […] Lire la suite

LE CUN YANN (1960- )

  • Écrit par 
  • Françoise FOGELMAN-SOULIÉ
  •  • 1 252 mots
  •  • 1 média

Informaticien français, Yann Le Cun est un spécialiste de l’apprentissage profond ( deep l earning en anglais), méthode d’apprentissage automatique ( machine l earning en anglais) de réseaux de neurones artificiels, permettant de les entraîner (à partir d’une base de données d’exemples, par essais-erreurs) à réaliser une tâche donnée. Ses travaux sur les réseaux de neurones artificiels, et not […] Lire la suite

MÉMOIRE CHEZ L'ENFANT

  • Écrit par 
  • Francis EUSTACHE
  •  • 2 444 mots

Dans le chapitre « Mémoire épisodique, mémoire événementielle et amnésie infantile »  : […] L’étude de la mémoire chez le tout-petit se heurte à l’absence de langage, ce qui limite les outils d’investigation. Différents travaux révèlent des compétences d’apprentissage et de mémoire implicite. Les systèmes mnésiques sous-tendant ces compétences (mémoire procédurale, mémoires perceptives) se développent très tôt, en lien avec la maturation précoce des structures cérébrales sous-jacentes […] Lire la suite

MINSKY MARVIN LEE (1927-2016)

  • Écrit par 
  • Michael Aaron DENNIS, 
  • Universalis
  •  • 440 mots

Le scientifique américain Marvin Minsky fut un pionnier de l’intelligence artificielle (IA). Il contribua également à l’étude de la psychologie cognitive, des réseaux neuronaux et des mathématiques symboliques. Né le 9 août 1927 à New York, Marvin Lee Minsky sert dans la marine américaine (US Navy) en 1944-1945 avant d’étudier la physique, la neurophysiologie et la psychologie à l’université de Ha […] Lire la suite

NEUROSCIENCES COGNITIVES ET SOMMEIL

  • Écrit par 
  • Philippe PEIGNEUX
  •  • 1 393 mots

Le sommeil est souvent perçu comme un arrêt nécessaire de nos activités d’éveil, mettant le corps et le cerveau au repos. L’analogie au mode de veille passif d’un ordinateur est toutefois erronée. En effet, ce qui caractérise le cerveau « endormi » est avant tout un changement de son mode opératoire avec la mise en place de réseaux d’activité qui diffèrent des profils observés à l’état de veille, […] Lire la suite

NEUROSCIENCES COGNITIVES ET DOULEUR

  • Écrit par 
  • Valery LEGRAIN
  •  • 1 405 mots

Dans le chapitre « Un système spécifique ou non spécifique ? »  : […] S’il existe un système de codage et de transport spécifique pour la nociception, soit le double système d’afférence associé aux fibres nerveuses Aδ et C, l’existence d’un système spécifique de transformation de l’information nociceptive en douleur au niveau du cortex cérébral est largement débattue. À ce niveau, le message nerveux issu de l’activation des récepteurs et fibres nociceptives est pro […] Lire la suite

NUMÉRIQUE ART

  • Écrit par 
  • Edmond COUCHOT
  •  • 6 665 mots

Dans le chapitre « Nouvelles tendances : vers l'autonomie »  : […] Les chercheurs qui désirent doter leurs personnages de synthèse de plus en plus d'autonomie reviennent aux premières idées – simuler l'intelligence –, mais avec les ressources des sciences de la vie et de l'intelligence artificielle, qui se sont beaucoup développées depuis. Sans vouloir percer les secrets de la création, comme au début de l'art numérique, ils cherchent cependant à développer l'aut […] Lire la suite

PERCEPTION

  • Écrit par 
  • Paolo BARTOLOMEO
  •  • 3 892 mots
  •  • 5 médias

Dans le chapitre « Attention et perception »  : […] Nos surfaces sensorielles ne sont pas homogènes : par exemple, dans la rétine de l’œil il y a une toute petite partie centrale, la fovéa, qui est bien plus sensible que la périphérie rétinienne. Quand nous voyons quelque chose à la périphérie de notre champ visuel, nous avons besoin de bouger nos yeux pour centrer l’image sur cette région à haute résolution et reconnaître l’objet correspondant. U […] Lire la suite

ROBOTIQUE ET PSYCHOLOGIE

  • Écrit par 
  • Philippe GAUSSIER
  •  • 2 143 mots
  •  • 2 médias

Dans le chapitre « Le robot comme modèle ou caricature »  : […] En parallèle, les robots sont aussi utilisés pour tester les conséquences comportementales de modèles cognitifs. Les chercheurs ont été surpris de constater à quel point des architectures de contrôle très simples et caricaturales couplant directement capteurs et actionneurs permettent d’obtenir des comportements très riches que des observateurs naïfs interprètent comme des comportements « intelli […] Lire la suite

SIMULATION ET DÉVELOPPEMENT (psychologie)

  • Écrit par 
  • Henri LEHALLE
  •  • 2 457 mots

Dans le chapitre « Connexionnisme et réseaux de neurones »  : […] L’approche connexionniste s’appuie sur un modèle du fonctionnement neuronal pour agencer une architecture cognitive dont la dynamique représentée par une suite de calculs doit parvenir à simuler le fonctionnement et le développement psychologiques. Un réseau connexionniste se caractérise d’abord par son architecture, c’est-à-dire par le nombre d’unités qu’il comporte et par leur agencement. Chaqu […] Lire la suite

Voir aussi

Pour citer l’article

Gérard DREYFUS, « RÉSEAUX DE NEURONES », Encyclopædia Universalis [en ligne], consulté le 25 février 2020. URL : http://www.universalis.fr/encyclopedie/reseaux-de-neurones-formels/