neuronal, neuronale
adjectif 

Définitions, synonymes, exemples en français

Quel est le fonctionnement d’un réseau de neurones ou neuronal (artificiel) ?

Il existe plusieurs architectures de réseaux différentes, chacune plus adaptée à certaines tâches :
- La reconnaissance des images (photos, écriture manuscrite…) utilise des réseaux convolutifs (Sigles anglais : CNN ou ConvNet).
- Le traitement du langage naturel (traduction, analyse prédictive des SMS, reconnaissance vocale, etc.) utilise des réseaux récurrents (Sigles anglais : RNN et LSTM).

Dans chaque type de réseau, il est possible de disposer les neurones d’une multitude de façons différentes, en fonction des besoins. Pour chaque architecture choisie (nombre de neurones, répartition en couches, connexions entre les couches, etc.), le réseau doit être entraîné pour devenir efficace pour la tâche souhaitée : c’est la phase d’apprentissage pendant laquelle le réseau s’autoconfigure pour répondre de mieux en mieux à ce que l’on attend de lui.

Dans quelques rares cas, l’apprentissage ne nécessite pas ou presque pas d’expertise humaine. On parle alors d’apprentissage non supervisé. C’est le cas par exemple pour apprendre à jouer au jeu d’échecs, au jeu de go, etc.

Mais dans beaucoup de cas aujourd’hui, l’apprentissage nécessite un contrôle humain. On parle d’apprentissage supervisé : on présente alors au réseau un très grand nombre d’exemples de ce qu’il doit reconnaître, en lui disant pour chacun d’eux ce qu’il doit trouver.