Réseaux convolutionnels – Expliqués de manière intuitive et exhaustive
Réseaux convolutionnels - Expliqués de manière intuitive et complète
Décoder une stratégie de modélisation fondamentale
Les réseaux neuronaux convolutifs sont un élément essentiel en vision par ordinateur, en traitement du signal et dans de nombreux autres domaines d’apprentissage automatique. Ils sont assez simples et, par conséquent, de nombreuses personnes les considèrent comme acquis sans vraiment les comprendre. Dans cet article, nous examinerons la théorie des réseaux convolutifs de manière intuitive et exhaustive, et nous explorerons leur application dans quelques cas d’utilisation.
Pour qui cela est-il utile ? Toute personne intéressée par la vision par ordinateur, l’analyse du signal ou l’apprentissage automatique.
À quel niveau est cet article ? Il s’agit d’un concept très puissant, mais très simple ; idéal pour les débutants. Cela pourrait également être une bonne mise à jour pour les data scientists chevronnés, notamment en ce qui concerne les convolutions dans différentes dimensions.
Prérequis : Une familiarité générale avec la rétropropagation et les réseaux neuronaux denses pourrait être utile, mais n’est pas obligatoire. Je les aborde tous les deux dans cet article :
- De la plateforme de données à la plateforme de ML
- L’apprentissage par renforcement régularisé par entropie expliqué
- Top 9 Outils de gestion des données à utiliser en 2023
Qu’est-ce que les gradients et pourquoi explosent-ils ?
En lisant cet article, vous aurez une compréhension solide du concept le plus important de l’apprentissage profond
towardsdatascience.com
La raison de l’existence des réseaux convolutifs
Le premier sujet exploré par de nombreux nouveaux data scientists est un réseau neuronal dense. Il s’agit du réseau neuronal classique composé de nœuds et de connexions ayant certains paramètres apprenables. Ces paramètres permettent au modèle d’apprendre des relations subtiles sur les sujets sur lesquels il est formé.
À mesure que le nombre de neurones augmente dans le réseau, les connexions entre les couches deviennent de plus en plus nombreuses. Cela permet un raisonnement complexe, ce qui est excellent, mais la “densité” des réseaux denses pose un problème lorsqu’il s’agit de traiter des images.
Supposons que nous voulions entraîner un réseau neuronal dense à prédire si une image contient un chien ou non. Nous pourrions créer un réseau dense qui examine chaque pixel de l’image…
We will continue to update IPGirl; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- Cet article sur l’IA présente CLIN un agent de langage d’apprentissage continu qui excelle à la fois dans l’adaptation aux tâches et dans la généralisation aux tâches et environnements inconnus, dans une configuration en zéro apprentissage pur.
- Des chercheurs de Google et de l’Université de Toronto présentent un agent révolutionnaire sans précédent pour l’apprentissage autonome et l’exécution de tâches dans les environnements informatiques en direct.
- Autonomisez plusieurs sites web avec la solution de chatbot de Langchain.
- Applications génératives d’IA avec Amazon Bedrock démarrage pour les développeurs Go
- Recherche d’image en 5 minutes
- Détection et suivi haute fréquence des sources d’émission de méthane à l’aide des capacités géospatiales d’Amazon SageMaker
- Participez gratuitement à ODSC West Virtual avec le pass Open
