Réseau convolutif
Définition
En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutif ou réseau de neurones à convolution (en anglais ConvNet pour Convolutional Neural Networks) est un type de réseau de neurones artificiels à propagation directe (feed-forward) dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel. Leur fonctionnement est inspiré par les processus biologiques, ils consistent en un empilage multicouche de perceptrons, dont le but est de prétraiter de petites quantités d'informations.
Les réseaux neuronaux convolutifs ont de larges applications dans la reconnaissance d'image et vidéo, les systèmes de recommandation et le traitement du langage naturel.
Français
réseau de neurones convolutif
réseau de neurones à convolution
réseau neuronal convolutif
Anglais
convolutional neural network
convolution neural network
ConvNet
CNN
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.
Source: Office québécois de la langue française, Le grand dictionnaire terminologique, consulté le 30 mai 2019.
Source: Gouvernement du Canada, TERMIUM Plus, http://www.btb.termiumplus.gc.ca, consulté le 27 mai 2019.
Source: Grand Dictionnaire Terminologique
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche
