Qu'est-ce qu'un neurone en deep learning ?
Le Deep Learning tient en réalité son nom du nombre de couches de neurones artificiels à partir duquel il fonctionne.
Le mot « deep » fait allusion à un apprentissage profond qui n'est possible qu'avec plusieurs couches (layers) de neurones.Quelle est la différence entre l'apprentissage profond et les réseaux de neurones ?
L'apprentissage profond (Deep Learning) est basé sur le fonctionnement des cellules du cerveau humain, connues sous le nom de neurones, ce qui nous amène à la notion de réseaux neuronaux artificiels.
On parle également de réseaux neuronaux profonds ou d'apprentissage neuronal profond.Qu'est-ce qu'un réseau de neurones profond ?
Un Deep Neural Network, ou réseau de neurones profond, se distingue par une particularité : il est composé d'au moins deux couches.
Ceci lui permet de traiter les données de manière complexe, en employant des modèles mathématiques avancés.6 avr. 2021- Il existe de nombreux type de réseaux de neurones artificiels tels que les réseaux de neurones récurrents, les auto-encodeurs, les réseaux transformeurs ou encore les réseaux antagonistes génératifs (generative adversarial networks).
