Pour les entrainer, en très gros, tu leur donnes des exemples avec la bonne réponse pour chaque et tu les fais évoluer de manière à donner le plus de bonnes réponses possibles par rapport à tes exemples. Si tous les exemples se ressemblent, c'est très facile, mais si tu as des choses hyper différentes, comme des écritures humaines, tu dois les entrainer avec énormément d'exemples, pour qu'ils deviennent vraiment efficaces.
> et ca marche comme des vrais neurones ?
Nous dirons que ça marche comme les informaticiens pensent que les vrais neurones marchent
> ils se réarrangent tous seuls où il faut le faire a la main ?
Si tu veux dire pour l'entrainement, tu as un (des) algo mathématique qui permet de modifier les valeurs en fonction de la différence entre le résultat obtenu pour un exemple et le résultat idéal.
Une fois l'entrainement fini, pour des réseaux de neurones classiques, ils ne bougent pas.
> pour faire un truc genre la poste, il faut combien de neurone en gros ?
Alors pour revenir à mon exemple de la Poste, on est bien d'accord que les deux ans "d'entrainement", sont en fait deux ans à récolter des exemples. Ensuite, pour l'entrainement en lui même, ils ont du laisser tourner un très gros PC pendant quelques nuits, c'est tout. Donc, je pense qu'ils ont fait plusieurs essais avec des nombres de neurones différents et qu'ils ont pris celui qui donne le meilleur résultat. En gros, tu as en entrée un neurone par pixel de l'image du chiffre, en sortie 10 neurones numérotés de 0 à 9 et entre les deux une ou deux couches de "neurones cachés", que là je ne sais pas combien il y en a, mais finalement probablement peu. En tout cas moins que de neurones d'entrée. à la sortie, ils regardent le score de chaque chiffre de 0 à 9 et ils choisissent le meilleur score.
(des qu'il te voie dans son champ de vision, c'est headshot instakill). Quel interet à avoir une IA invincible pour un joueur (surtout qu'il ne triche pas, sinon ca ferait longtemps que son tir traverserait les murs)?
