Convolutional Neural Network

Dans cet article, je vais expliquer le concept des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) en mettant en œuvre de nombreux exemples avec des images et en argumentant l'utilisation des CNN par rapport aux réseaux neuronaux multicouches classiques pour le traitement d'images. Plongeons et discutons des CNN (réseaux neuronaux convolutionnels) en détail, ce qui vous sera plus utile.

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Introduction generale

• Introduction
• Qu’est-ce qu’un CNN ?
• L’importance des CNN
• Actions utilisées dans un CNN

Architecture d'un CNN

• Architecture d’un Convolutional Neural Network-CNN
• La couche de convolution
  • À quoi sert la convolution ?
  • Exemple d’un filtre de convolution classique
• La couche de pooling
  • À quoi sert la pooling?
  • Exmple
• La couche de correction ReLU
  • Introduction
  • Normalization
• La couche fully-connected

Implimentation

• Implimentation d’un CNN simple
  • 1. Importation des bibliothèques nécessaires
  • 2. Importation des images à partir d’un lien GitHub:
  • 3. Affiche les valeurs des pixels des images
  • 4. Convertit l’image
  • 5. Les filtres de traitement d’images
  • 6. Example de convolution
  • 7. Import dataset
  • 8. Préparation des données
  • 9. Construire le réseau de neurones
  • 10. Entrainement du réseau de neurones
  • 11. Les résultats
  • 12. lien pour le code

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