Un neurone artificiel, dans les réseaux de neurones, est simplement un algorithme, une équation.
Au départ, c’est une représentation mathématique d’un neurone biologique comme on le représentait en 1943 lors de son invention par McCulloch et Pitts (Neurone formel 2023), mais le développement des réseaux de neurones artificiels a motivé l’adaptation de ce modèle pour obtenir des réseaux plus efficaces, pas forcément plus proches du fonctionnement biologique.
Il y a plusieurs équations possibles, mais le principe est toujours le même :
- On prend des entrées (des nombres qui peuvent représenter une information visuelle, audio, textuelle… ou la sortie d’un autre neurone dans un réseau !)
- On les additionne avec un poids, une pondération, différent pour chaque entrée (le poids est fixe, il fait partie de la définition du neurone)
- On vérifie si cette somme pondérée dépasse un seuil (lui aussi fixe et définissant le neurone), avec une fonction choisie par les concepteurs du neurone (seuil, sigmoïde, unité… voir (Neurone formel 2023))
- Si le seuil est dépassé, la sortie du neurone « s’allume », sinon non ! (On peut aussi avoir une sortie continue, pas juste « 1 » (allumé) ou « 0 » (éteint)).
Citations
Neurone formel 2023 « Neurone formel », Wikipédia. [En ligne] : https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Neurone_formel&oldid=209205599.