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Séance de cours

Rétroaction et adaptation: Intelligence visuelle

Description

Cette séance de cours explore les mécanismes de rétroaction dans l'intelligence visuelle, en distinguant les boucles intérieures et extérieures. Il traite de sujets tels que la rétroaction d'erreur itérative (FEI), la prédiction directe et l'estimation de la pose humaine. En outre, il se transforme en adaptation motrice dans les robots à pattes et l'utilisation de contrôleurs PID.

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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 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 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.

Legged robot

Legged robots are a type of mobile robot which use articulated limbs, such as leg mechanisms, to provide locomotion. They are more versatile than wheeled robots and can traverse many different terrains, though these advantages require increased complexity and power consumption. Legged robots often imitate legged animals, such as humans or insects, in an example of biomimicry. Legged robots, or walking machines, are designed for locomotion on rough terrain and require control of leg actuators to maintain balance, sensors to determine foot placement and planning algorithms to determine the direction and speed of movement.

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Séances de cours associées (31)

Réseaux neuronaux : Réseau neuronal à deux couches

Couvre les bases des réseaux neuraux, en mettant l'accent sur le développement des réseaux neuraux de deux couches vers les réseaux neuraux profonds.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

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

Apprentissage supervisé non linéaire

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

Deep Splines: Cadre d'unification des réseaux neuraux profonds

Introduit un cadre fonctionnel pour les réseaux neuronaux profonds avec des splines adaptatives linéaires à la pièce, mettant l'accent sur la reconstruction de l'image biomédicale et les défis des splines profondes.

Réseaux neuronaux convolutionnels

Couvre les réseaux neuronaux convolutionnels, y compris les couches, les stratégies de formation, les architectures standard, les tâches comme la segmentation sémantique, et les astuces d'apprentissage profond.

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