« Réseau neuronal résiduel » : différence entre les versions


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==Définition==
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Un réseau de neurones résiduels (ResNet) est un réseau de neurones artificiels (''artificial neuronal network'') d'un type qui s'appuie sur des constructions connues à partir de cellules pyramidales du cortex cérébral. Pour ce faire, les réseaux de neurones résiduels utilisent des connexions sautées ou des raccourcis pour sauter par-dessus certaines couches.  
Un réseau de neurones résiduels (ResNet) est un réseau de neurones artificiels (''artificial neuronal network'') d'un type qui s'appuie sur des constructions connues à partir de cellules pyramidales du cortex cérébral. Pour ce faire, les réseaux de neurones résiduels utilisent des connexions sautées ou des raccourcis pour sauter par-dessus certaines couches.  


==Français==
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==Anglais==
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'''ResNet'''
'''ResNet'''




[https://en.wikipedia.org/wiki/Residual_neural_network Source : Wikipedia]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Residual_neural_network Source : Wikipedia]

Version du 15 juin 2019 à 22:24

Domaine

Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Apprentissage profond

Définition

ResNet est un nom propre qui désigne le réseau de neurones profond qui a remporté la compétition ILSVRC en 2015. ResNet est caractérisé par l'emploi de connexions saute-couches.

Un réseau de neurones résiduels (ResNet) est un réseau de neurones artificiels (artificial neuronal network) d'un type qui s'appuie sur des constructions connues à partir de cellules pyramidales du cortex cérébral. Pour ce faire, les réseaux de neurones résiduels utilisent des connexions sautées ou des raccourcis pour sauter par-dessus certaines couches.

Français

ResNet

Anglais

ResNet



Source : Wikipedia