Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)

<p>Diminuir la dimensionnalité des données (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Produire une sortie correspondant aux classes souhaitées (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Réutiliser les caractéristiques apprises sur un autre jeu de données (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Le nombre de filtres K (A), La taille F des filtres (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Filtrage et réduction de dimensionnalité (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Ajouter un contour noir à l'image (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Vision par ordinateur (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Le filtre se déplace d'un pixel à la fois (D)</p> Signup and view all the answers

<p>La taille F des cellules et le pas S (C)</p> Signup and view all the answers

<p>De petite taille pour un traitement local (C)</p> Signup and view all the answers

<p>La couche de convolution utilise des filtres, tandis que la couche de pooling utilise des cellules (A)</p> Signup and view all the answers

<p>La distance de déplacement du filtre à chaque itération (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Préparer les données pour une couche fully-connected (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Il permet de conserver la largeur et la hauteur du volume en sortie. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>F=2, S=2 (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Une perte d'informations trop importante. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Il nécessite moins de données d'entraînement. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Utiliser un réseau pré-entraîné sur un problème similaire. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Les cellules se chevauchent. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Une complexité accrue du modèle. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Couche de convolution, couche de pooling, flattening, couche fully-connected. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Le solde bancaire (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Couches cachées (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Erreur quadratique moyenne (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Ajuster les poids du modèle (B)</p> Signup and view all the answers

<p>L'éligibilité pour un prêt (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Niveau d'éducation (D)</p> Signup and view all the answers

<p>La descente de gradient stochastique (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Matrice de confusion (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Ajuster les paramètres pour qu'ils s'adaptent aux données d'entrée (B)</p> Signup and view all the answers

<p>La mise à jour des poids après comparaison des valeurs prédites et réelles (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Une méthode pour évaluer les performances d'un modèle (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Gradient descent (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Pour assurer une bonne propagation des données (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Calculer les gradients pour la mise à jour des poids (A)</p> Signup and view all the answers

<p>La prédiction des valeurs (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Back propagation (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Mettre à jour le réseau en fonction des données (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Fonction de coût quadratique (C), Fonction de perte logistique (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Descente de gradient stochastique (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Elle contrôle le flux d'informations à travers le réseau (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Ils sont ajustés durant la phase d'apprentissage (B)</p> Signup and view all the answers

<p>0 pour sans travail (C), 1 pour travail (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Erreur quadratique moyenne (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Ajuster les poids pour optimiser la fonction de coût (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Il est limité à un modèle linéaire. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Geoffrey Hinton (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Cela améliore les résultats dans des problèmes plus complexes. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Un perceptron est un modèle de neurone artificiel simple. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Utiliser des données de référence (X, y). (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Son architecture à plusieurs niveaux. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Augmenter le nombre de neurones par couche. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Les poids associés aux connexions. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Back-Propagation (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Les gradients (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Grâce à de nouvelles fonctions d'activation (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Influencent la sortie du modèle (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Minimise l'erreur entre la sortie et la sortie attendue (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Relu (D)</p> Signup and view all the answers

<p>La rétropropagation des erreurs (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Couche d'entrée, couches cachées et couche de sortie (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Un sous-domaine de l'intelligence artificielle impliquant l'utilisation de réseaux de neurones. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Faire en sorte que la machine apprenne de ses erreurs à partir des données. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Apprentissage supervisé. (D)</p> Signup and view all the answers

<p>Simuler le fonctionnement d'un neurone biologique. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Ils utilisent une mémoire interne pour traiter des séquences de données. (A)</p> Signup and view all the answers

<p>Concevoir des modèles capables d'extraire des caractéristiques complexes des données. (C)</p> Signup and view all the answers

<p>Un domaine qui permet aux systèmes d'apprendre à partir des données. (B)</p> Signup and view all the answers

<p>Réseaux de neurones convolutifs et récurrents. (A)</p> Signup and view all the answers

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont une catégorie de réseaux de neurones utilisés majoritairement dans le domaine de la vision par ordinateur.

La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre et interpréter les données visuelles, comme les images.

Un CNN est composé de deux blocs principaux. Le premier bloc, appelé bloc de convolution, est responsable de l'extraction des caractéristiques des images.

La convolution, au sein du premier bloc, est une opération de filtrage qui permet d'extraire des caractéristiques spécifiques, comme les bords ou les textures, des images.

Le second bloc est un classificateur, qui utilise les caractéristiques extraites par le premier bloc pour identifier l'objet présent dans l'image.

Le bloc de classification est généralement composé de couches entièrement connectées (fully-connected layers) qui apprennent à classifier les images en fonction des caractéristiques extraites.

Dans le bloc de convolution, les filtres glissent sur l'image et calculent la somme pondérée des pixels pour extraire des caractéristiques.

Le processus d'apprentissage d'un CNN consiste à ajuster les poids des filtres de manière à maximiser la précision de la classification.

Le nombre de filtres utilisés dans la couche de convolution. Plus il y a de filtres, plus la couche est capable d'extraire des caractéristiques complexes de l'image.

La taille des filtres de convolution, définie par la dimension F×F pixels. Des filtres plus grands peuvent capturer des informations plus globales, tandis que des filtres plus petits sont plus sensibles aux détails locaux.

Le pas (stride) avec lequel le filtre est déplacé sur l'image. Un pas de 1 signifie que le filtre se déplace d'un pixel à la fois, tandis qu'un pas plus élevé signifie que le filtre se déplace de plusieurs pixels à la fois.

Le zero-padding ajoute une bordure noire à l'image d'entrée avant la convolution. Cela permet de préserver l'information aux bords de l'image.

La taille des cellules de pooling, définie par la dimension F×F pixels. Les cellules plus grandes réduisent davantage la taille de l'image et extraient des informations plus globales.

Le pas (stride) avec lequel la cellule de pooling est déplacée sur l'image. Un pas plus élevé signifie que la cellule de pooling se déplace de plusieurs pixels à la fois, réduisant davantage la taille de l'image.

La couche de convolution est généralement configurée avec des filtres de petite taille (F) et un pas (S) de 1 pour capturer les détails locaux et les caractéristiques. Le zero-padding (P) est souvent utilisé pour préserver l'information aux bords de l'image.

La couche de pooling est généralement configurée avec une taille de cellule (F) de 2 et un pas (S) de 2 pour réduire la taille de l'image et extraire des informations plus globales.

Une technique qui utilise les connaissances acquises par un réseau de neurones lors de la résolution d'un problème pour en résoudre un autre similaire. Il permet de transférer des connaissances d'un domaine à un autre.

Processus de transformation d'une matrice 2D en un vecteur unidimensionnel. Cette étape prépare les données pour la couche fully-connected.

Couche du réseau neuronal qui réalise des opérations de convolutions sur l'image d'entrée. Elle applique des filtres pour extraire des caractéristiques locales.

Couche du réseau neuronal qui réduit la dimensionnalité de l'image tout en préservant les informations les plus importantes. Elle permet de simplifier les données et de réduire le nombre de paramètres.

Un type de réseau neuronal conçu pour l'analyse d'images. Il est composé de plusieurs couches, notamment des couches de convolution, de pooling et une couche fully-connected.

Une couche du réseau neuronal qui reçoit les données transformées par la couche de pooling et réalise des calculs linéaires sur ces données. Elle permet de classer l'image en fonction des caractéristiques extraites par les couches précédentes.

Paramètres qui définissent le comportement des couches de convolution et de pooling. Ils influencent la dimension de sortie, le chevauchement et le type de filtre utilisé.

Entraîner un réseau de neurones convolutif est coûteux en temps et en ressources. Plus le réseau est profond, plus il y a de paramètres à ajuster.

Ce sont les paramètres du réseau de neurones qui sont ajustés pendant le processus d'apprentissage. Ils définissent la force des connexions entre les neurones.

Une fonction qui transforme une valeur d’entrée en une valeur de sortie. Elle sert à introduire de la non-linéarité dans le réseau neuronal, ce qui permet de résoudre des problèmes plus complexes.

Une fonction qui mesure la performance du réseau neuronal en comparant ses prédictions aux valeurs réelles. Plus la valeur de la fonction coût est faible, meilleure est la performance du réseau.

Une technique d’optimisation qui permet d’ajuster les poids du réseau neuronal afin de minimiser la fonction coût.

L’algorithme de descente de gradient stochastique est une technique d’optimisation qui utilise un échantillon aléatoire de données pour calculer le gradient de la fonction coût.

Un ensemble de neurones artificiels interconnectés, inspirés du cerveau humain, capables d'apprendre à partir de données.

Le processus d'apprentissage d'un réseau de neurones consiste à ajuster les paramètres appelés "poids" pour minimiser l'erreur entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles.

La propagation avant (forward propagation) consiste à faire passer les données d'entrée à travers le réseau de neurones jusqu'à obtenir les prédictions.

La propagation arrière (back propagation) est un algorithme qui met à jour les poids du réseau de neurones en fonction de l'erreur calculée par la fonction coût.

Le gradient descent est un algorithme d'optimisation qui aide à minimiser la fonction coût en ajustant progressivement les poids du réseau de neurones dans la direction de la descente du gradient.

Une fonction d'activation est une fonction appliquée aux sorties des neurones afin de transformer la valeur en une sortie non linéaire. Cela permet au réseau de neurones de modéliser des relations non linéaires complexes.

Un réseau de neurone artificiel (ANN) est un modèle informatique inspiré du cerveau humain, capable d'apprendre à partir de données et de réaliser des tâches complexes. Il comprend des couches interconnectées de neurones artificiels qui traitent l'information.

L'entraînement d'un réseau de neurone artificiel consiste à ajuster les paramètres du modèle (les poids) afin de minimiser l'erreur entre les prédictions du modèle et les résultats réels. Cela se fait en utilisant des données d'apprentissage.

Une erreur quadratique moyenne (MSE) est une mesure de la différence au carré entre les prédictions du modèle et les résultats réels. Elle est généralement utilisée pour les problèmes de régression.

La perte logistique est une fonction de coût utilisée pour les problèmes de classification binaire. Elle mesure la probabilité d'une prédiction erronée.

L'intelligence artificielle (IA) vise à imiter l'intelligence humaine dans les machines.

Le Machine Learning est un domaine de l'IA où les machines apprennent à partir de données pour réaliser des tâches sans être explicitement programmées.

Le Deep Learning est une sous-branche du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones profonds pour apprendre des représentations complexes à partir de grandes quantités de données.

Un neurone artificiel est un modèle mathématique inspiré des neurones biologiques. Il reçoit des entrées, les traite et produit une sortie.

Un perceptron est un type de réseau neuronal simple composé d'une seule couche de neurones. Il est utilisé pour la classification binaire, c'est-à-dire pour distinguer deux catégories.

Un perceptron multicouche est un réseau neuronal plus complexe composé de plusieurs couches de neurones. Il peut apprendre des représentations hiérarchiques et résoudre des problèmes de classification non linéaires.

Le deep learning moderne utilise des architectures de réseaux neuronaux plus sophistiquées comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur et les réseaux de neurones récurrents (RNN) pour le traitement du langage naturel.

LeNet est un réseau de neurones convolutif qui a été utilisé pour la reconnaissance de caractères manuscrits. Il est considéré comme l'un des premiers exemples de CNN.

En entraînant un neurone artificiel, on ajuste ses poids et ses biais pour minimiser l'erreur entre ses prédictions et les données d'entraînement. Cela se fait généralement par descente de gradient.

Le perceptron a une limite importante : il ne peut résoudre que des problèmes linéairement séparables. Pour d'autres problèmes, un modèle plus complexe comme le perceptron multicouche est nécessaire.

Geoffrey Hinton a inventé le perceptron multicouche en 1986, ouvrant la voie au Deep Learning moderne.

En connectant plusieurs perceptrons en couches, on crée un réseau de neurones capable d'apprendre des relations complexes entre les données d'entrée et de sortie.

On peut trouver les paramètres optimaux d'un réseau de neurones par des techniques d'optimisation comme la descente de gradient stochastique (SGD). Cela permet de minimiser l'erreur et d'améliorer la performance du modèle.

Le Deep Learning moderne utilise des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur et des réseaux de neurones récurrents (RNN) pour le traitement du langage naturel.

La technique de back-propagation permet de calculer comment la sortie d'un réseau de neurones varie en fonction des paramètres (poids et biais) de chaque couche.

La back-propagation utilise les gradients des fonctions d'activation pour ajuster les paramètres (poids et biais) de chaque couche afin de minimiser l'erreur entre la sortie du modèle et la sortie attendue.

Les fonctions d'activation non linéaires, comme la logistique, la tangente hyperbolique et la ReLU, ont amélioré les performances des perceptrons multicouches.

L'intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning sont des domaines étroitement liés, le deep learning étant une sous-branche du machine learning qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches.

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont utilisés dans le domaine de la vision par ordinateur pour analyser des images, tandis que les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont utilisés pour traiter des données séquentielles, comme du texte ou des séries temporelles.