Brève introduction aux CNN

DEV - 21/01
Cet article est fortement basé sur An Introduction to Convolutional Neural Networks de Keiron O'Shea...

Cet article est fortement basé sur An Introduction to Convolutional Neural Networks de Keiron O'Shea et Ryan Nash.

Commençons par discuter de quelques connaissances de base.

Source : Application de l’intelligence artificielle au cancer du poumon. Un diagramme de Venn des champs à l'intérieur de l'intelligence artificielle.

Apprentissage profond

Comme le montre le diagramme, l’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique dans son ensemble, et sa principale distinction par rapport aux autres types d’apprentissage automatique réside dans l’extraction automatique des fonctionnalités et la dépendance aux données.

  • Ingénierie des fonctionnalités : apprend automatiquement les fonctionnalités à partir des données brutes.
  • Données : nécessite beaucoup plus de données que le ML traditionnel.
  • Performances : plus lent à former et nécessite une puissance de calcul (GPU) importante, mais permet d'obtenir une plus grande précision dans les tâches complexes.
  • Interprétabilité : souvent considérée comme une « boîte noire » en raison de sa complexité et de son extraction automatique des fonctionnalités.

Réseaux de neurones

Les réseaux de neurones artificiels sont un grand nombre de nœuds de calcul interconnectés (appelés neurones), dont le travail s'entrelace de manière distribuée pour apprendre collectivement de l'entrée afin d'optimiser sa sortie finale.

Source : Une introduction aux réseaux de neurones convolutifs. Un réseau neuronal à action directe à trois couches, composé d'une couche d'entrée, d'une couche cachée et d'une couche de sortie.

Réseaux de neurones convolutifs

La principale différence notable entre les CNN et les ANN traditionnels est que les CNN sont principalement utilisés dans le domaine de la reconnaissance de formes dans les images.

Les couches du CNN sont constituées de neurones organisés en trois dimensions : la dimensionnalité spatiale de l'entrée (hauteur et largeur) et la profondeur. Cette « profondeur » ne fait pas référence au nombre total de co...
[Courte citation de 8% de l'article original]

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