« Réseau neuronal résiduel » : différence entre les versions
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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. | ||
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[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 23:24
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
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
