Diagramme de réseau neuronal Guide complet

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󠀰Les réseaux neuronaux sont devenus un sujet de premier plan dans la communauté scientifique, car un diagramme de réseau neuronal permet d'illustrer les composants distincts d'un programme ou d'un plan.󠀲󠀢󠀩󠀠󠀩󠀩󠀣󠀳󠀰 Depuis leur apparition dans les années 90, les réseaux neuronaux ont été utilisés dans divers secteurs, des moteurs de recherche visuelle et des chatbots aux moteurs de recommandation et à l'industrie médicale.󠀲󠀢󠀩󠀠󠀩󠀩󠀤󠀳󠀰 Mais le réseau neuronal artificiel, quant à lui, est un programme informatique qui imite le fonctionnement de ces réseaux neuronaux dans les organismes.󠀲󠀢󠀩󠀠󠀩󠀩󠀥󠀳󠀰 Par conséquent, sans distinction biologique et non biologique, les ingénieurs et les scientifiques l'appellent un réseau neuronal.󠀲󠀢󠀩󠀠󠀩󠀩󠀦󠀳

Ce guide vous apprendra à utiliser EdrawMax pour créer de magnifiques diagrammes de réseaux neuronaux.󠀲󠀢󠀩󠀠󠀩󠀩󠀧󠀳󠀰 Vous apprendrez également à utiliser ce logiciel de diagramme tout-en-un, comprenant plus de 280 solutions de diagramme, plus de 26 000 symboles vectoriels et 1500+ modèles pour créer n'importe quel diagramme que vous désirez.󠀲󠀢󠀩󠀠󠀩󠀩󠀨󠀳󠀰 Un diaporama et une navigation vers votre diagramme peuvent également être facilement créés en utilisant ses 33 thèmes existants et des styles personnalisés.󠀲󠀢󠀩󠀠󠀩󠀩󠀩󠀳󠀳󠀩󠀩󠀳

Couverture du réseau neuronal

1. Qu'est-ce qu'un réseau neuronal ?

󠀰Un réseau neuronal est un ensemble d'algorithmes qui utilisent une technique imitant la capacité du cerveau humain à repérer des modèles dans un ensemble de données.󠀲󠀢󠀩󠀡󠀠󠀠󠀩󠀳󠀰 Par conséquent, ils ont tendance à ressembler aux connexions entre les neurones et les synapses dans le cerveau.󠀲󠀢󠀩󠀡󠀠󠀡󠀠󠀳󠀰 Ils sont utilisés de nombreuses façons dans le secteur des services financiers, de la prédiction et de la recherche marketing à la détection de la fraude et à l'évaluation du niveau de risque.󠀲󠀢󠀩󠀡󠀠󠀡󠀡󠀳󠀳󠀳󠀲󠀢󠀩󠀡󠀠󠀡󠀡󠀳

1.1 À quoi servent les réseaux neuronaux ?

Les réseaux neuronaux sont largement utilisés dans divers domaines, notamment la finance, la planification d'entreprise, l'analyse commerciale, le commerce et la maintenance des produits. Les applications commerciales, notamment la détection des fraudes, les prévisions et les études de marché, ont bénéficié de l'utilisation généralisée des réseaux neuronaux. L'analyse des données de prix à l'aide d'un réseau neuronal permet de découvrir des possibilités de transactions. Il est possible de détecter des interrelations et des schémas non linéaires subtils que d'autres types d'indicateurs techniques ne peuvent pas détecter. Certains éléments indiquent que la capacité des réseaux neuronaux à prédire le prix des actions varie. Un modèle ne peut anticiper les prix des actions que la moitié du temps, tandis qu'un autre peut les prédire avec précision 70 % du temps. Certains investisseurs peuvent se satisfaire d'une augmentation de 10 % de l'efficacité d'un réseau neuronal.

1.2 Caractéristiques des réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux possèdent de puissantes caractéristiques, notamment la résolution de problèmes et l'application de ce talent à de vastes ensembles de données :

L'apprentissage qui s'adapte aux besoins de l'apprenant : Les réseaux neuronaux, comme le cerveau des personnes, représentent des relations qui ne sont ni linéaires ni simples, et ils s'appuient sur des informations antérieures.
Auto-organisation : Les réseaux neuronaux sont parfaitement adaptés à la résolution des problèmes visuels complexes posés par l'analyse des images médicales, en raison de leur capacité à regrouper et à catégoriser de grands volumes de données.
Opération en temps réel : L'utilisation des réseaux neuronaux dans les automobiles à conduite autonome et la navigation des drones est un exemple de la manière dont ils peuvent fournir des réponses en temps réel.
Prognostic : La prévision du temps et du trafic ne sont que deux exemples des nombreuses utilisations de la capacité de NN à faire des prédictions basées sur des modèles.
Tolérance aux erreurs : Les réseaux neuronaux peuvent combler les lacunes lorsque des éléments importants du réseau sont manquants. Pour les voyages dans l'espace, où les pannes d'équipement électronique constituent un risque constant, cette capacité est précieuse.

󠀰La capacité des réseaux neuronaux à effectuer des tâches d'interprétation des données tout en conservant toutes leurs autres propriétés les rend extrêmement désirables.󠀲󠀢󠀩󠀡󠀠󠀢󠀨󠀳󠀰 Voici quelques-unes des fonctions les plus cruciales réalisées par les réseaux neuronaux :󠀲󠀢󠀩󠀡󠀠󠀢󠀩󠀳

Classification : Les NN organisent les modèles ou les ensembles de données en catégories prédéterminées.
Clustering : Une propriété unique des données est découverte et catégorisée sans aucune connaissance préalable de la structure des données.
Association : Pour que les réseaux neuronaux puissent "se souvenir" de certaines choses, vous pouvez les entraîner. Les motifs inconnus sont automatiquement associés à la version la plus similaire en mémoire lorsqu'ils sont présentés au réseau.

1.3 Différences entre les réseaux à rétroaction et les réseaux à rétroaction directe

Les performances actuelles d'un employé sont révélées lorsqu'il reçoit un retour d'information. Dans un réseau neuronal, le contraire de la rétroaction est l'anticipation. Comme son nom l'indique, il s'agit de remplacer les résultats passés par des solutions orientées vers l'avenir. Il s'agit donc de se tourner vers l'avenir plutôt que de regarder en arrière. Les employés peuvent recevoir des recommandations, des suggestions et des motivations sur la bonne manière de traiter les problèmes des clients de manière plus efficace à l'avenir, au lieu d'exemples sur la manière dont les capacités générales de service à la clientèle n'ont pas été couronnées de succès dans le passé (retour d'information).

Voyons comment chacun d'entre eux s'applique :

Réseau de retour d'information :

En utilisant des boucles d'apprentissage basées sur le web, un réseau de retour d'information peut envoyer des informations vers et depuis les deux endroits. Les réseaux de retour d'information sont très mouvants et complexes. Jusqu'à ce que l'équilibre soit atteint, l'état d'un réseau de rétroaction est dynamique et change constamment. Une fois qu'ils ont atteint l'équilibre, ils ne bougent plus jusqu'à ce que l'entrée soit modifiée et qu'un équilibre soit nécessaire. L'interaction ou la récurrence est un autre terme pour désigner les structures de rétroaction. Toutefois, ce terme peut également être utilisé pour désigner les liens de rétroaction entre les différents niveaux d'une structure organisationnelle.

Réseau à propagation avant :

La sortie d'une couche n'affecte pas la même couche car il n'y a pas de rétroaction (boucles). Les entrées et les sorties sont liées dans les réseaux à propagation avant, ce qui les rend simples à comprendre. La reconnaissance des formes en dépend fortement. Cette forme d'organisation est également connue sous les noms de top-down (du haut vers le bas) ou bottom-up (du bas vers le haut). Les fonctions seuil linéaires fournies par des unités cachées dans les réseaux à propagation avant multicouches peuvent être utilisées pour approximer n'importe quelle fonction.

2. Architectures de réseaux neuronaux

Il existe plusieurs domaines où les architectures d'apprentissage profond, y compris les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux neuronaux standard (SNN), ont été utilisés pour produire des résultats comparables, voire supérieurs, aux performances des experts humains. Cela inclut la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

Voici les architectures d'apprentissage profond les plus populaires et les plus supervisées dans l'architecture des réseaux neuronaux que vous devez connaître pour améliorer vos connaissances ou faire de la recherche sur l'apprentissage profond.

2.1 Les réseaux standard

Le Perceptron : L'architecture du perceptron est la plus élémentaire de la famille des réseaux neuronaux. Plusieurs entrées sont envoyées au système et un ensemble d'opérations mathématiques est effectué sur les données pour produire un résultat. Ce type de réseau neuronal est utilisé dans de nombreuses applications. Chaque attribut effectue une combinaison linéaire avec le poids approprié qui lui est attribué, en tenant compte de toutes les valeurs réelles du vecteur d'entrée. Les entrées pondérées sont additionnées pour obtenir une valeur unique, qui est ensuite transmise à une fonction d'activation. Plus le "réseau neuronal artificiel" est grand, plus il y a d'unités de perceptron.

Le réseau Feed-Forward :Si le perceptron montre comment fonctionne un seul neurone, que dire d'une rangée de perceptrons empilés les uns sur les autres ? Alors, comment le modèle est-il appris ? Il y a trois types principaux de couches dans le réseau à propagation avant : les couches d'entrée, cachées et de sortie, qui sont toutes composées de perceptrons. Une fonction d'activation et un poids sont ajoutés au signal de la couche précédente avant de passer par la fonction d'activation pour chaque lien. La rétropropagation est utilisée dans les réseaux à propagation avant pour ajuster de manière itérative les paramètres jusqu'à ce que la performance désirée soit atteinte.

Réseaux résiduels (ResNet) : ResNet-Réseau résiduel est une forme de réseau neuronal développée par Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren et Jian Sun en 2015. Les modèles ResNet ont connu un succès incroyable et nous avons vu comment ResNet-101 a remplacé VGG-16 Layers dans Faster R-CNN. Ils ont constaté une amélioration de 28 % en termes relatifs. Selon la théorie principale de ResNet, le poids peut être copié des réseaux peu profonds vers les réseaux plus profonds en appliquant le mappage d'identité. Des sauts à double ou triple couche avec normalisation par lots et non-linéarités (ReLU) sont utilisés dans la mise en œuvre des modèles ResNet. Pour résoudre un problème difficile, vous devez ajouter des couches supplémentaires aux réseaux neuronaux profonds. Cela leur permet d'être plus précis et de mieux faire ce qu'ils font. En ajoutant des couches supplémentaires, l'idée est que les couches apprennent des fonctions plus complexes au fil du temps. Par exemple, lors de la reconnaissance d'images ou de photos, la première couche peut apprendre à trouver les bords, la deuxième à trouver les textures, la troisième à trouver les objets, et ainsi de suite. Mais on a constaté qu'avec le modèle formel du réseau neuronal convolutionnel, il y a une limite à la profondeur que l'on peut atteindre.

2.2 Les réseaux récurrents

Le réseau neuronal récurrent (RNN) : Étant un type particulier de réseau, un réseau neuronal récurrent comporte des boucles et se répète, d'où le terme "récurrent". Les RNN stockent des informations dans le réseau et utilisent l'entraînement du passé pour prendre des décisions plus importantes et plus intelligentes sur ce qui se passera à l'avenir. Pour archiver cet objectif, il utilise les prédictions qu'il a déjà faites en tant que "signaux contextuels". Les RNN sont souvent utilisés pour des tâches séquentielles, comme la rédaction d'un texte lettre par lettre ou la prévision de données de séries temporelles, car c'est ainsi qu'ils fonctionnent (par exemple, les cours de la bourse). Ils peuvent également fonctionner avec n'importe quelle taille d'entrée.

Le réseau de mémoire à long terme (LSTM) : Le réseau LSTM (Long Short-Term Memory) est un type de réseau neuronal récurrent qui peut apprendre l'importance de l'ordre dans les problèmes où il doit prédire ce qui va se passer ensuite. Cette action est nécessaire dans les domaines où les problèmes sont complexes, tels que la reconnaissance vocale, la traduction automatique, etc. Les LSTM sont un élément complexe de l'apprentissage profond. Il peut être difficile de comprendre ce que sont les LSTM et comment des termes tels que séquence à séquence et bidirectionnel s'inscrivent dans ce domaine. Les experts qui ont créé les LSTM sont les seuls à pouvoir expliquer leurs avantages et leur fonctionnement de manière claire et précise.

Réseaux d'état écho (ESN) :Un réseau à état d'écho est un type de réseau neuronal récurrent dont la couche cachée comporte très peu de connexions (typiquement, une connectivité de 1 %). Les poids et les connexions des neurones sont choisis au hasard et les différences entre les couches et les neurones ne sont pas prises en compte (sauter des connexions). Les poids des neurones qui envoient des signaux sont appris afin que le réseau puisse créer et répéter certains schémas dans le temps. L'idée de ce réseau est que, puisqu'il est non linéaire, les connexions entre les synapses sont les seuls poids qui changent au cours de l'apprentissage. Cela signifie que la fonction d'erreur peut être transformée en une configuration linéaire en la différenciant.

2.3 Les réseaux convolutifs

Le réseau de neurones convolutif (CNN) : Un réseau à propagation avant normal aurait besoin de centaines de milliers de neurones d'entrée pour apprendre à reconnaître des images en raison du "fléau de la dimensionnalité" des réseaux neuronaux, problème qui survient lorsque les réseaux neuronaux contiennent trop de neurones d'entrée. En utilisant des couches convolutives et de mise en commun, les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) peuvent contribuer à réduire la dimensionnalité d'une image. L'utilisation d'une couche convolutive au lieu de la couche cachée habituelle présente de nombreux avantages, car elle peut être entraînée et comporte beaucoup moins de paramètres que la couche cachée habituelle. Les informations condensées sur les images sont traditionnellement traitées par une couche secrète dans les CNN. Les tâches basées sur l'image, telles que la catégorisation d'une image en tant que personne ou lieu, sont bien adaptées aux réseaux neuronaux convolutionnels.

Le réseau neuronal déconvolutionnel (DNN) : Il existe de nombreuses façons de décrire les réseaux neuronaux déconvolutionnels (DNN). Si les réseaux neuronaux convolutifs utilisent les mêmes filtres, ils sont utilisés différemment selon les technologies. La rétropropagation et le filtrage inverse, ainsi que le striding et le padding, sont utilisés par les professionnels pour développer des modèles convolutifs transposés. Les professionnels peuvent "faire fonctionner un CNN à l'envers", mais le principe réel des réseaux neuronaux déconvolutionnels est bien plus complexe que cela. Un autre aspect des réseaux neuronaux déconvolutionnels et convolutionnels est la création d'une hiérarchie - par exemple, un modèle initial du réseau peut effectuer l'apprentissage primaire, et un autre modèle peut séparer visuellement l'image cible. Dans la plupart des cas, le DNN consiste à mettre en correspondance des matrices de valeurs de pixels et à exécuter un "sélecteur de caractéristiques" ou un autre utilitaire sur une image. Tous ces éléments sont utilisés pour former des programmes d'apprentissage automatique, en particulier dans le domaine du traitement des images et de la vision par ordinateur.

Réseau antagoniste génératif (GAN) : Les conceptions algorithmiques sont connues sous le nom "d'antagonistes" -- Les GAN utilisent deux réseaux neuronaux pour générer des exemples synthétiques de données pouvant servir de preuves d'événements réels. Ils peuvent produire des images, des vidéos et des sons. En 2014, Ian Goodfellow et plusieurs chercheurs de l'Université de Montréal, dont Yoshua Bengio, ont publié un article introduisant les GAN. Yann LeCun, directeur de la recherche en intelligence artificielle chez Facebook, a qualifié les GAN de "innovation fascinante des dix dernières années en apprentissage automatique" lorsqu'il discutait de l'entraînement adversarial. Étant donné qu'ils peuvent apprendre à reproduire n'importe quelle distribution de données, les GANs ont le potentiel d'être à la fois bénéfiques et malveillants. Cependant, les GANs sont formés pour construire des mondes qui sont étrangement identiques au nôtre dans n'importe quel médium, comme les images, la musique, la parole et la littérature. Ils sont, en quelque sorte, des artistes robots, et leur travail est stupéfiant, voire déchirant. Les Deepfakes ont plusieurs utilisations, y compris la création de contenus médiatiques falsifiés.

3. Comment dessiner un diagramme de réseau neuronal dans EdrawMax ?

En fin de compte, la meilleure façon de construire un diagramme de réseau dépend de vos besoins et de l'argent dont vous disposez. De nombreux facteurs entrent en jeu dans la création d'un diagramme de réseau neuronal, et les préférences de chaque personne ou propriété jouent un rôle dans le processus. Vous pouvez utiliser EdrawMax, un logiciel gratuit de diagramme de réseau, et son modèle pour démarrer votre carrière de diagramme de réseau neuronal.󠀲󠀢󠀩󠀡󠀡󠀡󠀩󠀳󠀰 Vous n'avez pas besoin d'être un expert pour le faire.󠀲󠀢󠀩󠀡󠀡󠀢󠀠󠀳󠀰 Avec un exemple de réseau neuronal, vous êtes prêt à partir.

Étape 1 : Ouvrez EdrawMax et connectez-vous

La première étape à suivre est d'installer EdrawMax dans votre système. Allez sur le site de téléchargement EdrawMax et téléchargez le logiciel de diagramme de réseau en fonction de votre système d'exploitation. Si vous avez besoin de collaborer à distance avec votre équipe de bureau, allez sur EdrawMax Online et connectez-vous à l'aide de l'adresse e-mail que vous avez enregistrée.