Ce simulateur vous permet de visualiser comment un réseau de neurones simple traite l'information. Ajustez les entrées et les poids des connexions, puis observez comment les signaux se propagent à travers le réseau.
Neurone inactif (0)
Neurone actif (1)
Attendez de cliquer sur "Étape par étape" ou "Exécuter" pour voir les explications ici.
Entrées
Les entrées représentent les données brutes que le réseau va traiter. Dans un cas réel, il pourrait s'agir de pixels d'une image, de mots dans un texte, etc.
Analogie : Si le réseau de neurones est comme un juge qui doit prendre une décision, les entrées sont les preuves et témoignages qu'il reçoit.
Entrée 1:0
Entrée 2:0
Astuce : Essayez de mettre une entrée à 1 et l'autre à 0, puis observez comment le signal se propage à travers le réseau.
Poids des connexions
Les poids déterminent l'importance de chaque connexion entre les neurones. Un poids positif (vert) favorise l'activation, tandis qu'un poids négatif (rouge) inhibe l'activation.
Analogie : Les poids sont comme la crédibilité que le juge accorde à chaque preuve. Certaines preuves sont très convaincantes (poids élevé positif), d'autres sont peu fiables (poids proche de zéro), et certaines peuvent même contredire une hypothèse (poids négatif).
Les poids varient de -1 (inhibition forte) à +1 (excitation forte). Un poids de 0 signifie que la connexion n'a aucun effet.
Astuce : Essayez de mettre tous les poids à des valeurs positives élevées, puis exécutez le réseau avec différentes entrées pour voir comment cela affecte la sortie.
Sortie du réseau:
0
La sortie est le résultat final du traitement du réseau. Dans ce modèle simplifié, elle est soit 0 (inactif) soit 1 (actif).
Analogie : La sortie est comme le verdict final du juge après avoir considéré toutes les preuves et leur importance relative.
Comment fonctionne un réseau de neurones?
Analogie principale : Imaginez un réseau de neurones comme un orchestre. Chaque musicien (neurone) reçoit des partitions (entrées) avec des instructions sur quand et comment jouer. Le chef d'orchestre (fonction d'activation) décide si le son produit est assez fort pour être entendu. La symphonie finale (sortie) dépend de la coordination de tous les musiciens.
Les composants clés:
Neurones : Unités de calcul qui reçoivent des entrées, les traitent et produisent une sortie.
Comme des interrupteurs qui peuvent être allumés (activés) ou éteints (inactifs) selon les signaux qu'ils reçoivent.
Couches : Les neurones sont organisés en couches qui traitent l'information séquentiellement.
Couche d'entrée : Reçoit les données brutes (comme les pixels d'une image).
Couches cachées : Traitent l'information et détectent des caractéristiques de plus en plus complexes.
Couche de sortie : Produit le résultat final (comme une classification).
Comme une chaîne de montage où chaque station (couche) ajoute ou transforme quelque chose avant de passer le produit à la station suivante.
Connexions : Liens entre les neurones qui transmettent l'information avec une certaine force (poids).
Comme des tuyaux d'eau de différentes tailles - plus le tuyau est large, plus il laisse passer d'eau (d'information).
Poids : Valeurs qui déterminent l'importance de chaque connexion. L'apprentissage consiste à ajuster ces poids.
Comme le volume sonore de chaque instrument dans un orchestre - certains doivent jouer fort, d'autres doucement pour créer l'harmonie parfaite.
Fonction d'activation : Détermine si un neurone doit s'activer en fonction de la somme pondérée de ses entrées.
Comme un thermostat qui s'active uniquement lorsque la température dépasse un certain seuil.
Le processus en détail:
Réception des entrées : Les neurones d'entrée reçoivent des données (comme les pixels d'une image).
Comme vos yeux qui captent la lumière avant que votre cerveau ne traite l'information.
Pondération : Chaque neurone multiplie ses entrées par les poids des connexions.
Comme peser différents facteurs lors d'une décision - certains facteurs comptent plus que d'autres.
Sommation : Le neurone fait la somme de ces valeurs pondérées.
Comme additionner tous les pour et les contre avant de prendre une décision.
Activation : Si cette somme dépasse un certain seuil, le neurone s'active et envoie un signal aux neurones suivants.
Comme décider d'agir uniquement lorsque suffisamment d'arguments convaincants ont été présentés.
Propagation : Ce processus se répète de couche en couche jusqu'à atteindre la couche de sortie.
Comme une vague qui se propage à travers un étang, chaque cercle influençant le suivant.
L'apprentissage:
Dans un vrai réseau de neurones, l'apprentissage se fait par "rétropropagation". Le réseau compare sa sortie à la réponse attendue et ajuste les poids pour réduire l'erreur.
C'est comme apprendre à faire du vélo : vous tombez (erreur), vous comprenez ce qui n'a pas fonctionné (rétropropagation), vous ajustez votre équilibre (poids) et vous réessayez. Avec le temps, les ajustements deviennent de plus en plus fins jusqu'à ce que vous puissiez rouler sans tomber.
Dans notre simulateur, nous n'implémentons pas l'apprentissage automatique - vous ajustez manuellement les poids pour voir leur effet sur le résultat.
Ce simulateur est une version très simplifiée. Les réseaux de neurones réels peuvent contenir des millions de neurones et de connexions, organisés en architectures complexes pour résoudre des problèmes spécifiques comme la reconnaissance d'images, la traduction automatique ou la génération de texte.
Applications concrètes:
Reconnaissance d'images : Identifier des objets, des visages ou des caractères manuscrits dans des photos.
Traitement du langage naturel : Traduction automatique, résumé de texte, chatbots.
Prédiction : Prévisions météorologiques, évolution des marchés financiers, diagnostics médicaux.
Génération de contenu : Création d'images, de musique, de textes (comme ChatGPT).
Guide d'utilisation du simulateur
Comprendre l'interface:
Notre simulateur représente un réseau de neurones simple avec 3 couches :
Couche d'entrée (à gauche) : 2 neurones qui reçoivent les données initiales.
Couche cachée (au milieu) : 3 neurones qui traitent l'information.
Couche de sortie (à droite) : 1 neurone qui produit le résultat final.
Les cercles représentent les neurones. Rouge = inactif (0), Vert = actif (1).
Les lignes représentent les connexions entre les neurones. L'épaisseur indique la force du poids.
Comment utiliser le simulateur:
Définir les entrées : Utilisez les curseurs "Entrée 1" et "Entrée 2" pour définir les valeurs d'entrée (entre 0 et 1).
Ajuster les poids : Utilisez les curseurs de poids pour définir l'importance de chaque connexion (entre -1 et 1).
Poids positif (vert) : favorise l'activation du neurone suivant.
Poids négatif (rouge) : inhibe l'activation du neurone suivant.
Poids proche de zéro : connexion faible, peu d'influence.
Exécuter le réseau : Cliquez sur "Exécuter" pour voir le résultat final directement, ou "Étape par étape" pour observer la propagation progressive du signal.
Observer les résultats : Regardez comment les neurones s'activent ou restent inactifs en fonction des entrées et des poids.
Réinitialiser : Cliquez sur "Réinitialiser" pour générer de nouveaux poids aléatoires et recommencer.
Expériences à essayer:
Expérience 1 : Porte logique ET
Essayez de configurer le réseau pour qu'il se comporte comme une porte logique ET (sortie = 1 uniquement si les deux entrées sont à 1) :
Mettez des poids positifs élevés (0.7-1.0) entre les deux neurones d'entrée et un neurone de la couche cachée.
Mettez un poids positif élevé entre ce neurone caché et le neurone de sortie.
Testez avec différentes combinaisons d'entrées (0,0), (0,1), (1,0), (1,1).
Expérience 2 : Porte logique OU
Configurez le réseau pour qu'il se comporte comme une porte logique OU (sortie = 1 si au moins une entrée est à 1) :
Mettez des poids positifs moyens (0.5-0.7) entre chaque neurone d'entrée et un neurone de la couche cachée.
Mettez un poids positif élevé entre ce neurone caché et le neurone de sortie.
Expérience 3 : Inhibition
Observez comment un neurone peut en inhiber un autre :
Mettez un poids positif élevé entre l'Entrée 1 et un neurone caché.
Mettez un poids négatif élevé (-0.7 à -1.0) entre l'Entrée 2 et ce même neurone caché.
Mettez un poids positif entre ce neurone caché et la sortie.
Testez avec l'Entrée 1 à 1 et l'Entrée 2 à 0, puis inversez.