rapport projet est un dossier de recherche en binôme sur le DeepLearning et les méthodes de classification supervisées (création d’un réseau multicouche à partir de numpy : Partie I ; implémentation de réseaux neuronaux convolutifs à partir des bibliothèques TFlearnet Tensorflow, Partie II). Le projet était de notre initiative et fait sous la direction d’un enseignant-chercheur de l’UTT.
Les implémentations sont réalisées sur le cifar-10-batche ainsi que sur un batch de chiens et de chats. Pour la partie I et quelques algorithmes de la partie II, ce sont des implémentations originales. Elles sont présentées en détails dans le rapport.
- Le neurone artificiel
- Le perceptron
- Améliorer l’apprentissage
- Les réseaux de neurones
- Amélioration des réseaux
- Implémentations réalisées
- La convolution
- Le model de Yann Lecun pour la reconnaissance d’image*
- Le jeu des dimensions
- Quelques détails supplémentaires
- Implémentations réalisées
Auteurs : Lucien DEROUET & Benoit ESTRADE