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==Définition==
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Couche d'un réseau de neurone convolutif où sont appliqués itérativement des filtres (ou noyaux de convolution) qui balayent les données pour en extraire des attributs afin de constituer la carte des attributs.
Couche d'un réseau de neurone convolutif où sont appliqués itérativement des filtres (ou noyaux de convolution) qui balayent les données pour en extraire des attributs afin de constituer la carte des attributs.
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==Français==
'''couche de convolution''' 


'''couche convulsive''' 


==Français==
==Anglais==
'''convolutional layer'''
 
==Sources==




[https://rtavenar.github.io/teaching/neuralnets_td/html/cnn.html Source: Tavenard, Romain, Université de Rennes.''TD : <code>keras</code> & réseaux de neurones convolutionnels'']


'''couche de convolution'''
Source: Damien Fourure. ''Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l’apprentissage d’invariants de couleur. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes'' [cs.CV]. Université de Lyon, 2017. Français.  NNT : 2017LYSES056 .  tel-02111472


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Source: Jean Ogier Du Terrail. ''Réseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne''. Réseau de neurones [cs.NE]. Normandie Université, 2018. Français. NNT : 2018NORMC276 .  
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Source: Tavenard, Romain (sans date). https://rtavenar.github.io/teaching/neuralnets_td/html/cnn.html
==Anglais==


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'''convolutional layer'''
[[Category:Intelligence artificielle]]
[[Category:Termino 2019]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Version du 29 janvier 2024 à 09:07

Définition

Couche d'un réseau de neurone convolutif où sont appliqués itérativement des filtres (ou noyaux de convolution) qui balayent les données pour en extraire des attributs afin de constituer la carte des attributs.

Français

couche de convolution

couche convulsive

Anglais

convolutional layer

Sources

Source: Tavenard, Romain, Université de Rennes.TD : keras & réseaux de neurones convolutionnels

Source: Damien Fourure. Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l’apprentissage d’invariants de couleur. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université de Lyon, 2017. Français. NNT : 2017LYSES056 . tel-02111472

Source: Jean Ogier Du Terrail. Réseaux de neurones convolutionnels profonds pour la détection de petits véhicules en imagerie aérienne. Réseau de neurones [cs.NE]. Normandie Université, 2018. Français. NNT : 2018NORMC276 .

Source: Termino

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Contributeurs: Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki