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Réseaux de neurones convolutifs
Définition :
Les réseaux de neurones convolutifs (ou CNN pour Convolutional Neural Networks en anglais) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage profond largement utilisés en vision par ordinateur. Inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux appliquent des opérations de convolution pour extraire des caractéristiques des données d'entrée, ce qui les rend particulièrement efficaces pour la reconnaissance d'images et de motifs visuels dans des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation sémantique.
Les réseaux de neurones convolutifs
Les réseaux de neurones convolutifs, également appelés CNN (Convolutional Neural Networks) en anglais, sont des modèles de réseaux de neurones artificiels inspirés du fonctionnement du cerveau humain et adaptés pour traiter des données structurées telles que des images. Ils sont largement utilisés dans divers domaines de l'intelligence artificielle, tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance d'images et la classification d'objets.
Fonctionnement des CNN
Les CNN sont composés de plusieurs couches interconnectées, comprenant généralement des couches de convolution, des couches de pooling et des couches entièrement connectées. Les couches de convolution sont chargées de détecter des motifs et des caractéristiques dans les données d'entrée, tandis que les couches de pooling servent à réduire la dimensionnalité des données. Les couches entièrement connectées sont utilisées pour la classification finale des données.
Grâce à leur architecture spécifique, les CNN sont capables d'apprendre automatiquement des caractéristiques hiérarchiques à différents niveaux d'abstraction. Par exemple, dans le domaine de la vision par ordinateur, un CNN peut identifier des contours dans les premières couches, puis des formes et des textures dans les couches intermédiaires, et enfin reconnaître des objets dans les couches supérieures.
Applications des CNN
Les réseaux de neurones convolutifs sont largement utilisés dans des applications pratiques telles que la détection de visages, la reconnaissance d'objets, la traduction automatique, la conduite autonome, etc. Leur capacité à extraire des caractéristiques pertinentes à partir de données brutes en fait des outils puissants pour de nombreuses tâches d'apprentissage automatique.
En conclusion, les réseaux de neurones convolutifs sont des modèles d'apprentissage profond essentiels dans le domaine de l'intelligence artificielle, offrant des performances impressionnantes dans la reconnaissance et la classification de données structurées, en particulier dans le domaine de la vision par ordinateur.
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