CG : nm
CT : Un réseau neuronal est l’association, en un graphe plus ou moins complexe, d’objets élémentaires, les neurones formels. Les principaux réseaux se distinguent par l’organisation du graphe (en couches, complets. . . ), c’est-à-dire leur architecture, son niveau de complexité (le nombre de neurones, présence ou non de boucles de rétroaction dans le réseau), par le type des neurones (leurs fonctions de transition ou d’activation) et enfin par l’objectif visé : apprentissage supervisé ou non, optimisation, systèmes dynamiques.
S : http://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/Wikistat/pdf/st-m-app-rn.pdf (consulté le 20.01.2015)
N : 1. réseau (nm) : Ca 1180 resel « petit filet utilisé pour la chasse et la pêche » ; 1599 réseau « tissu en forme de rets » ; 1748 anat. réseau merveilleux (Dict. universel de méd., trad. de l’angl. de M. James, t. 5, p. 1099a, s.v. rete mirabile); 1805 réseau admirable (Cuvier, Anat. comp., t. 2, p. 185) ; 1762 anat. « ensemble de vaisseaux sanguins » (Ac.) ; 1762 « ensemble de lignes, de bandes, etc., entrelacées ou entrecroisées » (J.-J. Rousseau, Émile, l. III, éd. Ch. Wirz, Bibl. Pléiade, p. 431: un brillant rézeau de rosée).
neuronal (adj) : neuronal, -ale (pl. Neuronaux, -ales). XXe siècle. Dérivé de neurone. ANAT. Qui se rapporte aux neurones. Activité neuronale. Synapse neuronale. (On trouve aussi parfois Neuronique.)
2. Ensemble de neurones artificiels interconnectés permettant la résolution non algorithmique et presque certaine de problèmes complexes tels que la reconnaissance de formes ou le traitement du langage naturel, grâce à l’ajustement de paramètres dans une phase d’apprentissage. Commission générale de terminologie et de néologie (France), 1998.
3. Méthode de représentation de la connaissance utilisée en intelligence artificielle et qui simule certains processus biologiques du système nerveux.
4. Le réseau neuronal est conçu pour simuler les méthodes de traitement de l’information, d’apprentissage et de mémorisation propres au cerveau, c’est-à-dire par association et reconnaisasance de concepts.
On utilise notamment les réseaux neuronaux pour la reconnaissance des formes (caractères alphabétiques), ainsi qu’en analyse et en synthèse vocale.
5. Structure connective de calcul simulant le fonctionnement et la structure des réseaux de neurones biologiques, composée de neurones artificiels et d’éléments de traitement, susceptible d’apprentissage à partir d’un grand nombre de données ou de configurations et généralisant les concepts appris (Organisation météorologique mondiale, 2012).
6. Ensemble de neurones formels interconnectés permettant la résolution de problèmes complexes tels que la reconnaissance des formes ou le traitement du langage naturel, grâce à l’ajustement des coefficients de pondération dans une phase d’apprentissage.
7. réseau d’unités élémentaires de traitement reliées par des connexions pondérées de poids ajustables, dans lequel chaque unité produit une valeur en appliquant une fonction non linéaire à ses valeurs d’entrée et la transmet à d’autres unités ou la présente en sortie.
8. réseau neuronal ; réseau de neurones artificiels ; RNA ; réseau de neurones formels : termes, abréviation et définition normalisés par l’ISO/CEI (ISO/IEC 2382-28:1995).
S : 1. CNRTL ; DAF. 2. FT. 3, 4 et 5. GDT. 6. http://www.futura-sciences.com/magazines/high-tech/infos/dico/d/informatique-reseau-neuronal-601/ (consulté le 19.01.2015). 7 et 8. TERMIUMPLUS.
SYN : réseau de neurones, réseau de neurones artificiels, RNA, réseau de neurones formels, réseau connexionniste (rare), réseau neuromimétique, réseau neuronique (rare).
S : GDT ; TERMIUMPLUS.
RC : automatique, informatique, intelligence artificielle, robotique.
