diff --git a/content/ia/3_deep_learning/images/transformation.svg b/content/ia/3_deep_learning/images/transformation.svg new file mode 100644 index 0000000..1821569 --- /dev/null +++ b/content/ia/3_deep_learning/images/transformation.svg @@ -0,0 +1,320 @@ + + + + + Schéma d'un neurone formel + + + + + + + + + + + + + + + + + Schéma d'un neurone formel + + + ephase - https://xieme-art.org + + + + + CC BY-SA + + + + 2023.11.14 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/content/ia/3_deep_learning/index.md b/content/ia/3_deep_learning/index.md index 80fb394..bb9d484 100644 --- a/content/ia/3_deep_learning/index.md +++ b/content/ia/3_deep_learning/index.md @@ -99,10 +99,38 @@ D'un neurone vers l'infini... ![Exemple d'un réseau de neurones](./images/reseau_neurones.svg) -Dans un réseau de neurones, chacune a son propre poid et biais, les paramètres +Dans un réseau de neurones, chacun a son propre poid et biais, les paramètres du réseau sont composés de l'ensemble des poids et biais. Tous les neurones d'une même couche ont **les mêmes fonctions**. +Le réseaux est organisés en couche. Les **reseaux de neuronnes complètement +connectés**, toutes les sorties des neuronnes de la couche 0 sont connectés aux +entrées de tous les neurines de la couche 1. + +### Application de transformation + +Les résultats obtenus en sortie de notre réseaux noe sont pas forcément +compatibles avec la séparation linéaires. Il est alors possible d'appliquer une +**matrice de transformation**, ce qui reviens à appliquer une autre couche à +notre réseau. + +![Schéma de transformation](./images/transformation.svg) + +Dans le schéma ci-dessus: + + 1. La première transformation est \\( +W = \begin{pmatrix} ++\frac{1}{2} -\frac{1}{2} \\\ +-\frac{1}{2} +\frac{1}{2} +\end{pmatrix} + \\) ce qu nous donne \\(Wx\\) +2. La seconde est \\(g(u) = max\\{0,x\\}\\) ce qu nous donne \\(h(x) = g(Wx)\\) + +Au final, nous avons \\({w_{2}}^{t}h(x)+ b_{2} = (4 4)h(x) - 1 \implies y = {w_{2}}^{t}h(x)+ b_{2} \\) + +Ce n'est rien d'autre qu'un réseaux de neurones avec une couche cachée \\(h\\) + + [wiki_neurone]:https://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=User:Nicolas.Rougier [mcculloch]:https://fr.wikipedia.org/wiki/Warren_McCulloch [pitts]:https://fr.wikipedia.org/wiki/Walter_Pitts