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Une réduction du nombre de connexions par neurone ( de 10000 à quelques centaines maximum ).
Une réduction drastique du nombre de neurones pour un réseau artificiel ( quelques centaines à comparer aux mille milliards du cerveau ).
Une diminution de la complexité de la synapse et l'atypie des topologies proposées.
Un neurone formel calcule la somme pondérée des entrées reçues d'après le poids de chaque entrée par laquelle sont multipliés les signaux entrant.
La valeur finale obtenue à la sortie du neurone est celle assemblée des valeurs à l'entrée. Si le résultat est assez haut, un signal est transmis aux prochains neurones via les connexions sortantes.
Une fois l’assemblage des neurones est effectué, ils deviennent un réseau capable d'apprendre un tas de choses. Pour cela il faut introduire plusieurs ensembles de données et informations dans ce réseau, puis vérifier si le résultat est bon. Si celui ci est faux, il faudra corriger les poids des connexions afin d'arriver progressivement à une réponse correcte.
Un neurone Artificiel permet :
Lame présentant une coupe dans un tissu nerveux et microscope optique.
Microscopie électronique d’une synapse