La principale importance d'un reseau de neurones n'est pas seulement la facon dont sont implementes les neurones mais aussi la facon dont ils sont interconnectes, c'est ce qu'on appelle la topologie d'un reseau.
La topologie d'un cerveau humain est beaucoup trop compliquee pour etre utilisee dans notre modele; car un cerveau humain contient des centaines de millions voir de milliards de connections, ce qui ne peut bien evidemment pas etre decrit de maniere aussi simple avec le modele que nous venons de voir.
La topologie que nous allons voir n'est donc pas la topologie d'un cerveau humain (meme simplifiee), mais plutot une simple topologie permettant une implemantation rapide et facile sur un ordinateur. La forme la plus simple des topologies actuellement utilisees est faite de 3 couches :
Tout les neurones d'une couche sont connectes a tout les neurones de la couche suivante.
Cela forme un reseau de neurone complet et entierement interconnecte. Il est bon de note aussi que les poids des connections (et ainsi leurs importances dans le reseau) ne sont pas representes ici pour des raisons pratiques mais doivent exister en realite.
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