« Couche de convolution » : différence entre les versions
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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== | ==Français== | ||
'''couche de convolution''' | |||
Source: Tavenard, Romain (sans date). https://rtavenar.github.io/teaching/neuralnets_td/html/cnn.html | |||
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 : 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 . | |||
==Anglais== | |||
'''convolutional layer''' | '''convolutional layer''' | ||
Version du 16 juin 2019 à 20:35
Domaine
Intelligence artificielle
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
Source: Tavenard, Romain (sans date). https://rtavenar.github.io/teaching/neuralnets_td/html/cnn.html
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 .
Anglais
convolutional layer
Contributeurs: Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
