Le rn represente ci-dessus, ne represente aucun interet par ce qu'il n'a pas
encore ete entraine (donc il n'est pas capable de resoudre un probleme
particulier).
Cette situation peut etre comparee a celle d'un petit bebe dont le cerveau
est deja tres developpe et pret a travailler mais qui est incapable de
faire quoi que ce soit car il n'a recu encore de stimulus du
monde exterieur. Ainsi, un reseau de neurone qui n'a pas appris est
similaire a un bebe sans education.
Donc, un rn doit etre entraine pour pouvoir resoudre un probleme
particulie. La methode d'entrainement est analogue a l'apprentissage d'un
enfant qui apprend a lire ou a compter, a savoir en lui presentant
des nombres ou des lettres et en leurs donnant des valeurs.
Par exemple, vous pouriez montrer a un enfant de 5 ans une image d'un A et
vous pouriez lui dire que c'est un "Ahhhhhhh ..." avec la meilleure
prononciation que vous puissez produire.
Vous allez apprendre au rn exactement de la meme maniere, a savoir en lui
donnant une certaine quantite de nombres (dans notre bibliotheque entre 0 et
1), et le rn va vous donner un resultat sur la couche de sortie.
Sachant que les poids des connections ont ete initialement attribues au
hasard, ce resultat a toute les chances de ne pas vous satisfaire, donc vous
aller changer les poids des connections en vue d'obtenir de meilleurs
resultats.
Vous allez en faite changer le poid des connections jusqu'a que vous
obteniez exactement le resultat escompte (c'est la phase d'apprentissage).
Ensuite, vous allez rentrer sur la couche d'entrees de nouveaux exemples et vous allez continuer a ajuster les poids des connections jusqu'a obtenir finalement le bon resultat pour chaque exemple.
L'ensemble des exemples doit etre montre au reseau plusieurs fois avant d'obtenir un resultat convenable. Vous ne pouvez pas attendre d'un enfant qu'il apprenne a lire en ayant vu chaque lettre qu'une seule fois, de meme pour le reseau de neurone.
Apres tout ces entrainements, gageons que votre rn va etre capable de resoudre votre probleme, et on dit a ce moment qu'il a appris, et cette connaissance est stockee en fait dans tout les differents poids de connections.
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