Réseau nerveux McCulloch-Pitts

Le réseau neuronal McCulloch-Pitts est un modèle mathématique d'un réseau neuronal proposé par le neurophysiologiste américain Warren McCulloch et le physicien Warren Pitts en 1943. Ce modèle a été l’une des premières tentatives de création d’intelligence artificielle et a eu un impact significatif sur le développement de l’informatique et de l’intelligence artificielle.

McCulloch et Pitts ont développé leur modèle basé sur l'idée que les neurones du cerveau fonctionnent de manière marche/arrêt et peuvent être décrits en termes de deux variables : le potentiel d'action et la latence. Ils ont proposé que le potentiel d'action puisse être représenté en fonction de la somme de tous les potentiels d'entrée, et que la latence puisse être représentée en fonction de la latence de toutes les entrées.

Cette idée constitue la base du modèle mathématique du réseau neuronal McCulloch-Pitz, composé de nombreux neurones connectés les uns aux autres via des synapses. Chaque neurone possède plusieurs entrées, chacune recevant un signal d'un autre neurone. Les signaux sont transmis à travers le réseau via des synapses, qui ont des poids différents qui déterminent la force des connexions entre les neurones.

Le modèle McCulloch-Pitt constitue la base de nombreux réseaux de neurones modernes et est utilisé pour résoudre des problèmes d'apprentissage automatique, de reconnaissance de formes, de traitement du langage naturel et d'autres domaines. Il a également des applications pratiques en médecine, par exemple pour diagnostiquer des maladies ou prédire les résultats d’un traitement.

Réseau neuronal McCulloch-Pitts McCulloch et Pptts ont proposé un modèle de neurone, qui constitue la base du développement de réseaux neuronaux artificiels. Ce réseau est constitué de plusieurs couches de réseaux neuronaux, chacune contenant plusieurs neurones. Chaque neurone à l'entrée reçoit N signaux différents (ils peuvent être compris comme un signal « intermédiaire »), et à la sortie il génère Y valeurs différentes - des signaux pour la couche de neurones suivante. Les neurones de la première couche reçoivent des signaux d'entrée, qui sont des pixels d'image ou des entrées traitées par le réseau. Les données d'entrée sont saisies via des neurones de projection. Ils fournissent un signal d’entrée à l’entrée du neurone. Il exploite un mécanisme de signal pour générer une autre valeur utilisée à l’étape suivante. Ce processus est répété jusqu'à ce que le résultat atteigne la précision requise. Il existe des réseaux de communication neuronale à deux et plusieurs couches. Une seule couche peut contenir de deux à plusieurs centaines de liens, ce qui implique théoriquement la capacité de traiter des millions de données.