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: TERMIUM Plus

Source: Grand Dictionnaire Terminologique

Source: Wikipedia IA, Réseau neuronal convolutif

Source: Termino