Neural Network

Un réseau de neurones prend une entrée sous forme de nombres, les multiplie par des poids appris, applique une fonction non linéaire et passe le résultat à la couche suivante. Répétez cela assez de fois avec assez de données et le réseau peut approcher des relations remarquablement complexes. L’analogie des ’neurones’ est une étiquette historique, pas une affirmation sur la biologie.

En pratique : Un classifieur d’images est un réseau de neurones qui transforme 200 000 valeurs de pixels en un nombre par étiquette possible.