Qu’est-ce qu’un Dense Neural Network (réseau de neurones dense) ?

Les réseaux de neurones artificiels, ou RNA, sont de puissants outils de Machine Learning, inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Parmi les différents types de RNA existants, les Dense Neural Networks se distinguent particulièrement, notamment du fait de leur architecture atypique. Leur simplicité et leur efficacité font de ces réseaux neuronaux des outils d’Intelligence Artificielle populaires dans de nombreux domaines.

 

Qu’est-ce qu’un Dense Neural Network ?

Un Dense Neural Network, DNN ou réseaux de neurones denses en français, est un type de RNA dans lequel chaque neurone d’une couche est connecté à tous ceux de la couche suivante. C’est cette connectivité dense qui permet aux DNN de capturer des relations complexes et non linéaires entre les données d’entrée et de sortie. Ces réseaux sont ainsi particulièrement adaptés à des tâches comme la classification d’images, la reconnaissance vocale ou encore le traitement du langage naturel (NLP).

 

Comment fonctionne un Dense Neural Network ?

Le fonctionnement des DNN repose sur un processus d’apprentissage supervisé. Le réseau est nourri d’un ensemble de données d’entraînement composé d’exemples d’entrée et de sortie correspondants. Il va alors apprendre à associer chacune de ces entrées à sa sortie respective, en ajustant les poids des connexions entre les neurones. Pour cela, il va suivre un enchaînement d’étapes :

• propagation des données d’entrée dans la première couche du réseau ;

• chaque neurone calcule alors une activation en fonction de la somme pondérée de ses entrées et d’une fonction d’activation non linéaire ;

• les activations ainsi calculées sont transmises à la couche suivante, où elles vont servir d’entrées pour les neurones de cette couche ;

• les sorties du réseau sont ensuite comparées aux valeurs attendues pour les exemples d’entraînement ;

• une erreur est calculée puis propagée en arrière à travers le réseau, ce qui va permettre d’ajuster les poids des connexions selon leur contribution à l’erreur.

 

Toutes ces étapes sont répétées sur plusieurs itérations, ou epoch. Les poids sont mis à jour après chaque epoch pour réduire l’erreur globale du réseau. Le cycle s’arrête alors soit quand le réseau obtient une performance acceptable, soit quand le nombre d’itérations maximum a été atteint.

 

Architecture typique d’un Dense Neural Network

Un DNN se compose habituellement de plusieurs couches empilées les unes sur les autres. La couche d’entrée reçoit les données brutes. On retrouve ensuite des couches cachées, composées de neurones artificiels, qui traitent et transforment les informations. La complexité du modèle et sa capacité d’apprentissage sont directement influencées à la fois par le nombre de couches cachées et par le nombre de neurones par couche.

Pour finir, la couche de sortie va produire la sortie finale du réseau, qui se présente généralement sous forme de probabilités pour chaque classe possible. Au sein d’une couche, les neurones sont le plus souvent organisés en feature maps, dans lesquelles chaque neurone se spécialise dans la détection d’un motif ou d’une caractéristique spécifique dans les entrées.

 

Les avantages liés à l’utilisation de ce type de réseaux neuronaux

Parce qu’ils présentent plusieurs avantages significatifs, les DNN sont populaires dans de nombreuses applications de Machine Learning.

Simplicité, efficacité et flexibilité

Les Dense Neural Network sont plutôt simples à comprendre et à implémenter. Ils demandent moins de connaissances spécialisées que des réseaux plus complexes comme les réseaux de neurones convolutifs, CNN, ou même les réseaux de neurones récurrents, RNN.

Les DNN offrent de bonnes performances face à de nombreuses problématiques. C’est notamment le cas dès lors que les données sont bien structurées et non temporelles. Leur efficacité en termes de calcul les rend pratiques lorsque la vitesse et la précision prévalent.

Les réseaux de neurones denses peuvent être utilisés dans des tâches de classification, de régression, ou encore de reconnaissance de motifs. Comme ils s’adaptent facilement à différents types de données et problèmes, ils sont très polyvalents dans le domaine du Machine Learning.

D’excellentes capacités de modélisation

De plus, grâce à leur connectivité dense, ils peuvent capturer des relations complexes entre les variables d’entrée et de sortie. Cela permet de traiter des problèmes avec des interactions non linéaires complexes, améliorant ainsi les performances de prédiction.

Une grande facilité d’implémentation

L’entraînement des DNN est assuré par de nombreux frameworks open-source populaires :

• TensorFlow, développé par Google ;

• PyTorch un framework Python ;

• Keras, une interface de haut niveau pour TensorFlow ;

• Scikit-learn, qui intègre des modules pour la construction et l’entraînement de DNN simples.

 

Ces outils offrent des interfaces conviviales et des outils puissants pour la construction et l’optimisation de ces modèles neuronaux. 

 

Les différents réseaux de neurones artificiels

Les DNN présentent des différences notables avec les autres types de réseaux neuronaux courants.

   

Type de réseau neuronal		Architecture		Utilisation		Capacités
DNN		Chaque neurone d’une couche est connecté à ceux de la couche suivante.		Classification d’images, reconnaissance vocale, NLP.		Très polyvalents, mais coûteux en termes de calcul.
Deep Neural Network		Réseau de neurones avec de nombreuses couches entre l’entrée et la sortie, d’où « deep ».		Tâches complexes nécessitant des représentations sophistiquées des données.		Exigeant en termes de calcul et de données
Réseaux de Neurones convolutifs, Convolutional Neural Networks ou CNN		Utilisent des couches de convolution pour extraire des caractéristiques locales, suivies par des couches de pooling.		Vision par ordinateur, reconnaissance d’image, détection d’objets.		Excellent dans la détection de motifs spatiaux et des relations locales dans les données.
Réseaux de Neurones récurrents, Recurrent Neural Networks ou RNN		Composés des connexions récurrentes facilitant le passage d’informations d’une étape temporelle à l’autre.		Données séquentielles ou temporelles, NLP, reconnaissance vocale, séries temporelles.		Capacités de mémorisation des informations à court terme. Peut capturer les dépendances temporelles dans les données.
Gated Recurrent Units, ou GRU		Types spécifiques de RNN incluant des mécanismes de portes		Tâches de séquences longues et complexes.		Capturent efficacement les dépendances à long terme. Le problème du gradient disparaît.
Réseaux de Neurones Transformers		Utilisent des mécanismes d’attention pour capturer les relations à longue distance sans connexions récurrentes.		NLP, vision par ordinateur.		Très efficaces pour traiter des séquences longues et complexes grâce à l’attention multitête.

Comment implémenter un Dense Neural Network ?

Comme nous l’avons vu précédemment, plusieurs frameworks open-source facilitent la création et l’entraînement de DNN. Par exemple, si vous travaillez avec Tensorflow et Keras, vous pourrez importer les bibliothèques correspondantes (en langage de code Python) :

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense

Préparation des données

Pour préparer les données d’entraînement et de test, vous devez charger la data brute dans le bon format, puis procéder au nettoyage et au prétraitement. Vous pouvez alors diviser les données en ensembles d’entraînement, de validation et de tests.

X_train = [[0.1, 0.2], [0.2, 0.3], [0.3, 0.4]]

y_train = [0, 1, 0]

Construction et compilation du modèle

Dans un premier temps, vous devez définir le type d’architecture :

• le nombre de neurones correspondant aux dimensions des données d’entrée et de sortie ;
• le nombre de couches cachées ainsi que le nombre de neurones par couche et les fonctions d’activation ;
• la fonction d’activation de sortie adaptée à la tâche.

 

Vous pouvez alors créer votre modèle. Par exemple, si vous souhaitez empiler les couches de neurones, vous pouvez opter pour un modèle Sequential, comprenant une couche d’entrée, deux couches cachées avec des neurones ReLU, et une couche de sortie avec fonction d’activation softmax pour la classification.

model = Sequential()

model.add(Dense(units=64, activation=’relu’, input_shape=(2,)))

model.add(Dense(units=64, activation=’relu’))

model.add(Dense(units=2, activation=’softmax’))

Votre modèle doit ensuite être compilé à l’aide d’un optimiseur, d’une fonction de perte et des métriques de manière à évaluer sa performance.

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

Entraînement puis évaluation du modèle

Vous pouvez nourrir votre modèle en utilisant les données d’entraînement. Il est primordial de spécifier un nombre d’epochs afin d’ajuster les poids des connexions entre les neurones. 

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

Une fois l’entraînement terminé, le modèle doit être évalué sur un jeu de données de test. En fonction des résultats obtenus, vous pourrez affiner l’architecture du réseau, les paramètres et hyperparamètres ou même les méthodes de prétraitement des données.

X_test = [[0.15, 0.25], [0.25, 0.35]]

y_test = [0, 1]

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

print(f’Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}’)

Déploiement du modèle validé

Le modèle entraîné peut désormais être déployé pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Le modèle ainsi enregistré pourra être réutilisé ultérieurement sans nécessiter de réentraînement.

new_data = [[0.2, 0.3]]

predictions = model.predict(new_data)

print(predictions)

 

Domaines d’application des Dense Neural Networks

Du fait de leur capacité d’apprentissage non linéaire, de leur flexibilité et de leurs performances élevées, les DNN trouvent des applications dans différents domaines :

• la vision par ordinateur, pour la reconnaissance d’image, la détection d’objets ou la segmentation d’images ;
• la NLP, pour la traduction automatique, la conversion de texte d’une langue à une autre, la génération de texte ou même l’analyse de sentiment ;
• la prévision et l’analyse de séries temporelles ;
• la robotique et le contrôle de robots, comme l’apprentissage par renforcement et la navigation autonome des robots dans des environnements complexes.

 

Les défis liés à l’utilisation des Dense Neural Networks

Du fait de leurs capacités à modéliser des données complexes, ces types de réseaux neuronaux ont tendance à mémoriser les données d’entraînement plutôt qu’à apprendre des généralités, conduisant ainsi à de l’overfitting. De plus, pour atteindre des performances optimales, les DNN nécessitent généralement des quantités de données d’entraînement massives. Dans certains cas, obtenir des dataset suffisamment grands et représentatifs peut s’avérer compliqué. D’autant que la collecte et l’étiquetage d’une telle quantité de data peuvent être particulièrement coûteux et chronophages.

 

Ces modèles sont souvent considérés comme des boîtes noires, car il est difficile de comprendre leur mode de décisions. Cela restreint donc leur utilisation dans des domaines où l’explicabilité est cruciale, comme c’est le cas en médecine ou en finance. Enfin, comme tout modèle d’apprentissage automatique, des biais peuvent être présents dans les données d’entraînement, conduisant à des décisions discriminatoires ou injustes.

Les DNN sont devenus des outils incontournables en intelligence artificielle, en Machine et en Deep Learning. Leur maîtrise ouvre des perspectives de carrières prometteuses dans de nombreux domaines. Toutefois, il est crucial d’acquérir plus largement les principes statistiques et mathématiques fondamentaux de la Data Science pour en exploiter le plein potentiel.