 Rédigez une description de l'architecture d'un modèle de réseau neuronal profond.
Un réseau neuronal profond consiste en une couche d'entrée connectée à une ou plusieurs couches cachées, où chaque couche cachée est composée de neurones qui utilisent une fonction d'activation non linéaire. La couche de sortie est alors connectée à la dernière couche du réseau. Les poids et les biais des neurones de chaque couche du réseau sont ajustés au cours du processus d'apprentissage, qui implique l'utilisation d'une fonction de coût et d'un algorithme d'optimisation, comme la descente de gradient, pour trouver l'ensemble de poids et de biais qui optimise le mieux le fonction de coût.