Des matrices aux modèles : les réseaux neuronaux expliqués
Cet article étudie les fondements mathématiques et l’application de l’algèbre linéaire dans les réseaux de neurones artificiels (RNA), un modèle largement utilisé dans l’apprentissage automatique (ML). Nous commençons par expliquer les éléments de base mathématiques des algorithmes ML, en soulignant comment leur structure repose sur l’algèbre linéaire. La discussion passe ensuite de la théorie à la pratique en implémentant un RNA pour résoudre le problème XOR et en exécutant une prédiction via des calculs manuels.