« Réseau convolutif » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:17

Définition

Un réseau de neurones convolutif ou plus simplement réseau convolutif est une architecture de réseau de neurones profond qui implique un calcul de convolution pour détecter des attributs complexes. Le réseau convolutif est beaucoup utilisé en vision artificielle.

Compléments

Attention c'est le réseau qui est convolutif, pas les neurones !

Un réseau convolutif permet de détecter la présence de formes en appliquant un calcul local, appelé convolution, à un groupe de pixels. Ce calcul de convolution s’applique à différentes échelles d'une image et permet d’identifier progressivement le contenu d'une image par association et recoupement.

Les réseaux convolutifs ont beaucoup d’applications en vision par ordinateur, pour la reconnaissance d'image et vidéo, mais aussi en reconnaissance sonore, dans les systèmes de recommandation et dans le traitement de la langue naturelle.

Le réseau convolutif est un réseau de neurones à propagation avant (feed-forward), sans boucle ou récurrence.

Le réseau convolutif s'inspire du 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.

Français

réseau convolutif

réseau de neurones convolutif

réseau neuronal convolutif

réseau de neurones à convolution (emploi plus rare)

réseau neuronal convolutionnel (emploi plus rare)

réseau convolutionnel (emploi plus rare)

Anglais

convolutional neural network

convolution neural network

ConvNet

CNN

Sources

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

101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »

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-[[Category:intelligence artificielle]]
+==Définition==
-[[Category:GDT]]
+Un réseau de neurones convolutif ou plus simplement réseau convolutif est une architecture de [[réseau de neurones profond]] qui implique un calcul de convolution pour détecter des attributs complexes. Le réseau convolutif est beaucoup utilisé en vision artificielle.
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+==Compléments==
+Attention c'est le réseau qui est convolutif, pas les neurones !
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+Un réseau convolutif permet de détecter la présence de formes en appliquant un calcul local, appelé convolution, à un groupe de pixels. Ce calcul de convolution s’applique à différentes échelles d'une image et permet d’identifier progressivement le contenu d'une image par association et recoupement.
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+Les réseaux convolutifs ont beaucoup d’applications en [[vision par ordinateur]], pour la reconnaissance d'image et vidéo, mais aussi en reconnaissance sonore, dans les systèmes de recommandation et dans le [[Traitement automatique de la langue naturelle|traitement de la langue naturelle]].
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+Le réseau convolutif s'inspire du 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  '''[[Perceptron|perceptrons]]''', dont le but est de prétraiter de petites quantités d'informations.
+<!--
 ==Définition==
 Réseau de neurones qui permet de détecter la présence de motifs simples à différentes échelles d'une donnée complexe (image, texte...) et d'identifier progressivement le contenu de celle-ci par association et recoupement.
+-->
 ==Français==
-'''réseau de neurones convolutif'''  n.m.
+'''réseau convolutif'''
-'''réseau de neurones à convolution'''  n.m.
-'''réseau neuronal à convolution'''  n.m.
-'''réseau neuronal convolutif'''  n.m.
-'''réseau convolutif'''  n.m.
+'''réseau de neurones convolutif'''
-'''réseau à convolution'''  n.m.
+'''réseau neuronal convolutif'''
-'''RNC'''
+'''réseau de neurones à convolution''' <small><i>(emploi plus rare)</i></small>
-Note: puisque c'est le réseau qui est convolutif et non les neurones, le pluriel devrait prendre les formes suivantes : ''réseaux de neurones convolutifs, réseaux de neurones à convolutions, réseaux neuronaux à convolutions, réseaux neuronaux convolutifs, réseaux convolutifs réseaux à convolutions''.
+'''réseau neuronal convolutionnel''' <small><i>(emploi plus rare)</i></small>
+'''réseau convolutionnel''' <small><i>(emploi plus rare)</i></small>
 ==Anglais==
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 '''ConvNet '''
-'''convolutional network '''
+'''CNN'''
-'''convolution network '''
+==Sources==
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 Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.
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 [[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
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+[[Catégorie:GDT]]
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+[[Catégorie:Apprentissage automatique]]

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