Bienvenue dans ce projet d'implémentation d'un réseau de neurones récurrent (RNN) ! Ce document présente une introduction au concept des réseaux de neurones, leur fonctionnement, et comment nous avons utilisé ces principes pour implémenter un modèle d'apprentissage avec des récompenses et pénalités.
Un réseau de neurones (ou Artificial Neural Network, ANN) est un modèle inspiré du fonctionnement du cerveau humain. 🧠 Dans un réseau biologique, plusieurs neurones travaillent ensemble pour recevoir des signaux d'entrée, traiter les informations et déclencher un signal de sortie.
Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles mathématiques qui effectuent des calculs complexes à partir de données d'entrée pour produire une sortie. Grâce à des algorithmes, ces réseaux peuvent apprendre de leurs expériences passées et s'améliorer au fil du temps.
Les réseaux de neurones sont utilisés dans de nombreux domaines de l'intelligence artificielle, comme la vision par ordinateur, l'analyse de données temporelles (séries chronologiques), et bien sûr, les chatbots et les assistants vocaux.
Dans le cerveau, les neurones sont interconnectés par des synapses qui transmettent des informations sous forme d'impulsions électriques.
Les neurones dans un réseau de neurones artificiel sont des fonctions mathématiques. Chaque neurone reçoit une entrée, effectue un calcul, puis transmet une sortie.
Les neurones d'un réseau de neurones traitent les données d'entrée et génèrent des sorties. Ils sont organisés en couches (layers). Il y a généralement trois types de couches :
- Couche d'entrée : Les neurones de cette couche reçoivent les données brutes.
- Couche cachée : Traitement des informations avant la sortie finale.
- Couche de sortie : Donne la sortie du réseau.
Les poids sont des valeurs numériques qui ajustent l'importance des entrées dans le calcul des sorties. Les biais sont ajoutés pour ajuster le résultat de manière plus flexible.
Les fonctions d'activation transforment les sorties des neurones avant de les transmettre aux couches suivantes. Par exemple, une fonction populaire est la ReLU (Rectified Linear Unit), qui aide à accélérer l'entraînement du modèle.
Le fonctionnement d'un réseau de neurones peut être décrit par trois étapes principales :
- Calcul du produit des entrées et poids : Chaque neurone reçoit une entrée, la multiplie par son poids.
- Ajout du biais : Un biais est ajouté pour ajuster le calcul.
- Application de la fonction d'activation : Cette fonction décide si la sortie du neurone sera activée.
Ces étapes sont répétées à travers les couches pour produire la sortie finale.
Les RNN sont des réseaux de neurones spécialisés dans le traitement des séries temporelles ou des séquences de données. Contrairement aux réseaux traditionnels, un RNN peut "se souvenir" des informations passées grâce à des connexions qui bouclent sur elles-mêmes. Cela le rend particulièrement utile pour des tâches comme la prévision de séries chronologiques ou la prédiction de mots dans les chatbots.
Dans ce projet, l'objectif est de simuler un véhicule qui se déplace sur une route. La voiture doit naviguer d'un coin supérieur gauche à un coin inférieur droit, tout en maximisant ses récompenses pour atteindre ces coins tout en évitant les pénalités (par exemple, si elle touche les bords de la route). 🎮
Le modèle RNN utilise un mécanisme d'apprentissage par renforcement, où :
- Récompenses sont attribuées lorsqu'une action est réussie (ex : atteindre un coin de la route).
- Pénalités sont imposées si la voiture touche les bords de la route.
Grâce à la rétropropagation et l'apprentissage par renforcement, le modèle améliore progressivement ses performances pour naviguer correctement sur la route.
Voici comment cela fonctionne :
- Chaque fois que la voiture atteint un coin de la route, elle reçoit une récompense 🏆.
- Si elle quitte la route ou touche les bords, elle subit une pénalité ❌.
- L'objectif est d'apprendre à naviguer de manière optimale pour accumuler le plus de récompenses tout en minimisant les pénalités.