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Détails du projet

Apprentissage approfondi (Deep Learning)

Description du projet

L’apprentissage profond utilise des couches cachées de réseaux de neurones artificiels et des séries de calculs propositionnels complexes. Les algorithmes d’apprentissage profond s’opposent aux autres algorithmes d’apprentissage (dits peu profonds) du fait du nombre de transformations réalisées sur les données entre la couche d’entrée et la couche de sortie, où une transformation correspond à une unité de traitement définie par des poids et des seuils.

Les techniques d’apprentissage profond constituent une classe d’algorithmes d’apprentissage automatique qui utilisent différentes couches d’unité de traitement non linéaire pour l’extraction et la transformation des caractéristiques ; chaque couche prend en entrée la sortie de la précédente ; les algorithmes peuvent être supervisés ou non supervisés, et leurs applications comprennent la reconnaissance de modèles et la classification statistique ;