Progrès récents dans le monde des réseaux neuronaux

Un réseau neuronal est un groupe d'unités interconnectées appelées neurones qui envoient des signaux les uns aux autres. Les neurones peuvent être des cellules biologiques ou des modèles mathématiques. Si les neurones individuels sont simples plusieurs d'entre eux réunis en réseau peuvent accomplir des tâches complexes. Il existe deux types principaux de réseaux neuronaux à savoir : En neurosciences un réseau neuronal biologique est une structure physique que l'on trouve dans les cerveaux et les systèmes nerveux complexes - une population de cellules nerveuses connectées par des synapses. Dans le contexte de la biologie un réseau neuronal est une population de neurones biologiques reliés chimiquement les uns aux autres par des synapses. Un neurone donné peut être connecté à des centaines de milliers de synapses. Chaque neurone envoie et reçoit des signaux électrochimiques appelés potentiels d'action à ses voisins connectés.Un neurone peut jouer un rôle excitateur en amplifiant et en propageant les signaux qu'il reçoit ou un rôle inhibiteur en supprimant les signaux. Dans le domaine de l'apprentissage automatique un réseau neuronal est un modèle mathématique artificiel utilisé pour approximer des fonctions non linéaires. Alors que les premiers réseaux neuronaux artificiels étaient des machines physiques ils sont aujourd'hui presque toujours implémentés dans des logiciels.