Anatomie d'un neurone artificiel
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 !
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