D'un neurone à une couche : tout se résume à WX+B

Une couche de réseau de neurones est simplement l'application parallèle de plusieurs neurones artificiels sur les mêmes données d'entrée. Chaque neurone possède ses propres poids et son biais, ce qui lui permet de détecter un aspect différent de l'information. En regroupant les poids de tous les neurones d'une couche dans une matrice W et leurs biais dans un vecteur B, le calcul de la couche entière se résume à une opération matricielle : WX + B. Cette approche vectorielle est essentielle car elle permet d'exploiter la puissance des processeurs graphiques (GPU) pour effectuer des milliers de multiplications simultanément, rendant ainsi l'entraînement des modèles possible.

Exemple : Imaginez que vous analysiez une image de 4 pixels (vecteur X). Si votre couche contient 3 neurones, chaque neurone aura 4 poids spécifiques. Au lieu de faire 3 calculs séparés, on multiplie la matrice des poids (3x4) par le vecteur X (4x1). Le résultat est un vecteur de 3 valeurs, représentant la sortie de la couche. C'est cette structure en cascade de couches qui permet au réseau d'apprendre des représentations de plus en plus complexes.