« Réseau neuronal résiduel » : différence entre les versions
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Un réseau de neurones résiduel (ResNet) est un réseau de neurones artificiels (''artificial neuronal network'') 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 saute-couches, i.e. des raccourcis, pour sauter par-dessus certaines couches. | Un réseau de neurones résiduel (ResNet) est un réseau de neurones artificiels (''artificial neuronal network'') 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 saute-couches, i.e. des raccourcis, pour sauter par-dessus certaines couches. | ||
'''Robotique''' - une architecture CNN qui utilise des connexions de saut (connexions résiduelles) pour permettre l'entraînement de réseaux très profonds (50–152+ couches) en atténuant le problème du gradient qui s'évanouit. ResNet-18 et ResNet-50 sont des encodeurs visuels standard en apprentissage robotique, offrant un bon équilibre entre puissance de représentation et coût de calcul pour la perception en temps réel. | |||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_neuronal_r%C3%A9siduel Source : Wikipedia] | [https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_neuronal_r%C3%A9siduel Source : Wikipedia] | ||
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Dernière version du 3 octobre 2026 à 21:31
Définition
Un réseau neuronal résiduel ou réseau de neurones résiduel est une architecture de réseaux de neurones caractérisée par l'emploi de connexions résiduelles ou connexions saute-couches.
ResNet est un nom propre qui désigne le réseau neuronal résiduel qui a remporté la compétition ILSVRC en 2015.
Compléments
Un réseau de neurones résiduel (ResNet) est un réseau de neurones artificiels (artificial neuronal network) 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 saute-couches, i.e. des raccourcis, pour sauter par-dessus certaines couches.
Robotique - une architecture CNN qui utilise des connexions de saut (connexions résiduelles) pour permettre l'entraînement de réseaux très profonds (50–152+ couches) en atténuant le problème du gradient qui s'évanouit. ResNet-18 et ResNet-50 sont des encodeurs visuels standard en apprentissage robotique, offrant un bon équilibre entre puissance de représentation et coût de calcul pour la perception en temps réel.
Français
réseau neuronal résiduel
réseau de neurones résiduel
réseau résiduel
ResNet
Anglais
residual neural network
residual network
ResNet
Sources
Source : Wikipedia Source : Robotic Center
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
