Les réseaux de neurones s'inspirent du cerveau humain et sont constitués de nœuds ou « neurones » interconnectés qui peuvent traiter et transmettre des informations. Le processus d'apprentissage dans les réseaux de neurones consiste à ajuster les connexions entre ces neurones en fonction des données d'entrée et de la sortie souhaitée. Cet ajustement est guidé par un concept mathématique appelé « algorithme de rétropropagation », qui calcule et met à jour efficacement les poids associés à chaque connexion.

Algorithme de rétropropagation :

L'algorithme de rétropropagation constitue la pierre angulaire de la formation des réseaux neuronaux et est largement utilisé pour optimiser les performances du réseau. Voici un aperçu de son fonctionnement :

1. Propagation vers l'avant :

- Les informations circulent à travers le réseau, des neurones d'entrée aux neurones de sortie.

- Chaque neurone calcule sa sortie en fonction de ses entrées et d'une fonction spécifique (par exemple, sigmoïde ou ReLU).

- La sortie est comparée à la sortie souhaitée ou cible, ce qui entraîne une valeur d'erreur.

2. Calcul des erreurs :

- L'erreur est calculée en mesurant la différence entre la sortie du réseau et la sortie souhaitée. Une fonction d'erreur couramment utilisée est l'erreur quadratique moyenne (MSE), qui quantifie la différence quadratique moyenne entre les sorties réelles et souhaitées.

3. Rétropropagation :

- Dans cette phase cruciale, l'erreur se propage vers l'arrière dans le réseau, couche par couche.

- L'algorithme calcule le gradient de l'erreur par rapport aux poids de chaque neurone en utilisant la différenciation des règles de chaîne.

- Ces informations de gradient indiquent comment les poids doivent être ajustés pour minimiser l'erreur.

4. Ajustement du poids :

- Sur la base des gradients calculés, les poids sont ajustés pour diminuer l'erreur. Ce processus s'apparente à « l'apprentissage » du réseau en affinant ses connexions internes.

- Les poids sont mis à jour proportionnellement au gradient et à un taux d'apprentissage, qui détermine l'ampleur de l'ajustement. Un taux d’apprentissage plus élevé conduit à un apprentissage plus rapide mais potentiellement moins stable, tandis qu’un taux d’apprentissage plus faible entraîne un apprentissage plus prudent mais potentiellement plus lent.

5. Itération et convergence :

- Les étapes de propagation directe, de calcul d'erreur et de rétropropagation sont répétées plusieurs fois jusqu'à ce que l'erreur soit minimisée ou que le réseau atteigne un critère de convergence prédéfini.

- Au fur et à mesure que la formation progresse, le réseau apprend en affinant continuellement ses pondérations pour produire des résultats qui correspondent étroitement aux valeurs souhaitées.

L'algorithme de rétropropagation permet aux réseaux de neurones de détecter des modèles et des relations au sein des données en ajustant efficacement leurs paramètres internes. Ce processus leur permet d'effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la prise de décision.