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Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Définition :
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage profond largement utilisés en intelligence artificielle pour l'analyse d'images et de données spatialement structurées. Inspirés par le fonctionnement du cerveau visuel, les CNN utilisent des filtres convolutionnels pour extraire automatiquement des caractéristiques significatives des données en entrée, ce qui les rend particulièrement efficaces pour des tâches telles que la reconnaissance d'objets et la classification d'images.
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Les réseaux de neurones convolutifs, abrégés CNN (Convolutional Neural Networks en anglais), sont une classe de réseaux de neurones profonds, souvent utilisés dans le domaine de la vision par ordinateur pour l'analyse d'images et de vidéos.
Fonctionnement des CNN
Les CNN sont particulièrement efficaces dans la reconnaissance de motifs visuels grâce à leur capacité à apprendre des caractéristiques telles que les bords, les formes et les textures provenant des données en entrée.
Applications des CNN
Les CNN sont largement utilisés dans des applications telles que la classification d'images, la détection d'objets, la reconnaissance faciale, la traduction automatique d'images, et bien d'autres.
Avantages des CNN
Les avantages des CNN incluent leur capacité à automatiquement extraire des caractéristiques pertinentes des données en entrée, leur capacité à généraliser à de nouvelles données, ainsi que leur efficacité dans le traitement de grandes quantités de données visuelles.
En somme, les CNN sont un outil puissant pour de nombreuses tâches liées à la vision par ordinateur et continuent d'être une zone de recherche active dans le domaine de l'intelligence artificielle.
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