Architecture biologique vs artificielle

Anatomie d'un neurone artificiel

Schéma d'un neurone formel

Un réseau de neurones artificiels s'inspire du cerveau humain. Chaque cellule reçoit plusieurs entrées multipliées par un poids synaptique. On y additionne ensuite un biais, puis le signal traverse une fonction d'activation non-linéaire.

L'apprentissage consiste à ajuster ces paramètres au fil des epochs grâce à la rétropropagation du gradient d'erreur.

💡 Survolez ce bloc : il utilise opacity: 0.35 au repos et passe à opacity: 1 au survol pour simuler un neurone en cours d'activation !
Bac à sable interactif

Hub d'expérimentation intégré

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