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Réseaux neuronaux convolutifs: aperçus et applications

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Description

Cette séance de cours explore les principes fondamentaux des réseaux de neurones convolutifs (CNN), en expliquant leur architecture et les concepts clés tels que le partage du poids, l'invariance de la traduction et l'importance du contexte mondial. L'instructeur discute de la mise en œuvre des CNN pour le traitement de l'image, en soulignant l'importance des filtres, du remplissage et de la mise en commun. La séance de cours couvre également des aspects pratiques tels que les filtres multibandes, l'analyse de la composition des couleurs et la conception des classificateurs. À la fin, les étudiants acquièrent un aperçu des principes de conception de CNN, des mécanismes d'apprentissage et des astuces pour une formation efficace.

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Concepts associés (32)

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Réseau neuronal convolutif

En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

Réseau neuronal résiduel

droite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).

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Apprentissage supervisé non linéaire

Explore le biais inductif de différentes méthodes d'apprentissage supervisé non linéaires et les défis de l'accordage hyperparamétrique.

Réseaux neuronaux convolutionnels

Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les opérations de filtrage et leurs applications dans le traitement du signal et l'analyse d'images.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.

Estimation de la pose à la main

Couvre l'estimation de la pose de la main, les techniques de régression et l'évolution des modèles de classification d'images de LeNet à VGG19.

Réseaux neuronaux convolutionnels

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