Séance de cours

Splines et apprentissage automatique

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Description

Cette séance de cours de l'instructeur aborde le concept de l'apprentissage supervisé comme un problème mal posé et comment des contraintes sont imposées à la solution par la régularisation. L'exposé introduit un nouveau théorème de représentant qui caractérise la solution des problèmes d'optimisation fonctionnelle, conduisant à des algorithmes classiques comme les techniques basées sur le noyau et les splines lissantes. La séance de cours explore l'intégration de splines adaptatives clairsemées dans les architectures neurales, ce qui se traduit par des splines linéaires adaptatives haute dimension et des réseaux neuraux profonds avec des activations ReLU.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Réseau de neurones artificiels

Concepts associés (32)

Apprentissage profond

L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.

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 à propagation avant

Un réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.

Redresseur (réseaux neuronaux)

vignette|Graphique de la fonction Unité Linéaire Rectifiée En mathématiques, la fonction Unité Linéaire Rectifiée (ou ReLU pour Rectified Linear Unit) est définie par : pour tout réel Elle est fréquemment utilisée comme fonction d'activation dans le contexte du réseau de neurones artificiels pour sa simplicité de calcul, en particulier de sa dérivée. Un désavantage de la fonction ReLU est que sa dérivée devient nulle lorsque l'entrée est négative ce qui peut empêcher la rétropropagation du gradient.

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.

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Séances de cours associées (37)

Réseaux d'attractions et neurones à épilation MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore les réseaux d'attraction, les neurones piquants, les données de mémoire et les réseaux réalistes dans la dynamique neuronale.

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.

Connectivité spécifique au type de cellule et connexions au fusil de chasse

Explore la connectivité spécifique de type cellulaire et les connexions de fusil de chasse dans la cartographie des connexions neurales à différentes échelles.

Aperçu de l'apprentissage supervisé

Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Fabrication additive d'aluminium: Conception d'alliages et optimisation de l'apprentissage des machines

Explore la fabrication additive d'aluminium, la conception d'alliages et l'optimisation de l'apprentissage des machines, en abordant les défis et les succès dans le domaine.

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Apprentissage profond

Réseau neuronal convolutif

Réseau de neurones à propagation avant

Redresseur (réseaux neuronaux)

Réseau de neurones artificiels

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