 Expliquez comment les réseaux de neurones apprennent.
Les réseaux de neurones apprennent en ajustant les poids et les biais des connexions entre ses neurones. Cet ajustement est basé sur une comparaison entre la sortie attendue (basée sur les données de formation) et la sortie réelle pour une entrée donnée. Les pondérations et les biais sont ajustés en fonction de cette comparaison et le processus global est appelé formation. Pendant la formation, le réseau de neurones est exposé à diverses entrées et à leurs sorties connues. Chaque fois que le réseau de neurones reçoit une entrée, il modifie ses poids et ses valeurs de biais pour essayer de se rapprocher le plus possible de la sortie attendue. Les poids et les valeurs de biais sont mis à jour après chaque itération du processus de formation jusqu'à ce que le réseau soit en mesure de prédire avec précision les résultats pour les entrées qu'il n'a jamais vues auparavant.