Journal de génie électrique et de technologie électronique

Les organisations neuronales enregistrent des cadres avec des hubs interconnectés

Anika Cohen

Les réseaux neuronaux, également appelés réseaux neuronaux artificiels ou réseaux neuronaux reproduits, sont un sous-ensemble de l'IA et sont au cœur des calculs d'apprentissage profond. Leur nom et leur structure sont inspirés du cerveau humain, imitant la façon dont les neurones organiques se connectent entre eux. Un réseau neuronal est un ensemble de calculs qui s'efforce de percevoir les connexions fondamentales dans un ensemble de données par le biais d'une interaction qui reflète la manière dont fonctionne le cerveau humain. En ce sens, les réseaux neuronaux font référence aux systèmes de neurones, naturels ou artificiels. Les réseaux neuronaux sont des systèmes d'enregistrement avec des centres interconnectés qui fonctionnent comme les neurones du cerveau humain. À l'aide de calculs, ils peuvent percevoir des exemples et des connexions cachés dans des données brutes, les regrouper et les caractériser, et au fil du temps, apprendre et s'améliorer en permanence.