Les reseaux de neurones sont la base du deep learning. Ils sont composes de couches de noeuds interconnectes (neurones) qui traitent et transforment les donnees. Chaque connexion a un poids qui s'ajuste pendant l'entrainement. Les architectures courantes incluent les reseaux feedforward, convolutifs (CNN) et recurrents (RNN).



