Séminaire

Session 11 : Les principaux algorithmes de deep learning et focus sur les réseaux convolutifs, capsules de Hinton

Module LOGICIELS métiers et dématérialisation

Les principaux algorithmes de deep learning fondés sur des technologies neuronales. Les réseaux de convolution sont parmi les plus utilisés. Capsules de Hinton.

Les réseaux convolutifs sont une forme très répandue de réseaux neuronaux artificiels, dédiés à la reconnaissance d’images et au traitement du langage naturel. A l’aide d’exemples concrets, nous allons expliquer le cheminement du processus depuis la décomposition d’une source (image), jusqu’à sa reconnaissance finale, en insistant sur les points clés : kernel, slide, padding, filtrage, la convolution proprement dite qui est une fonction mathématique, le pooling ou simplification des matrices et flattening, la mise à plat finale.
Les capsules de Hinton sont une évolution des réseaux de deep learning. Une capsule embarque tous les éléments caractéristiques d’un objet, la « pose » : sa position, taille et orientation, luminosité et déformation par rapport à une représentation idéale.
Session 11 : Les principaux algorithmes de deep learning et focus sur les réseaux convolutifs, capsules de Hinton
5-10-2020
Claude Marson (France)
14h30
Terminé
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