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Concept
Réseau neuronal convolutif
Résumé
En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel. Leur fonctionnement est inspiré par les processus biologiques, ils consistent en un empilage multicouche de perceptrons, dont le but est de prétraiter de petites quantités d'informations. Les réseaux neuronaux convolutifs ont de larges applications dans la reconnaissance d'image et vidéo, les systèmes de recommandation et le traitement du langage naturel.
Considérons l'analyse d'une image monochrome (en , largeur et hauteur) ou en couleur (en , en considérant l'image RVB avec de profondeurs, dont la troisième correspond à l'empilement de selon chaque couleur, rouge, verte et bleue).
Un réseau neuronal convolutif se compose de deux types de neurones artificiels, agencés en « couches » traitant successivement l'information :
vignette|736x736px|Exemple d'image (gauche) et de son traitement par DeepDream (droite).
les neurones de traitement, qui traitent une portion limitée de l'image (appelée « champ réceptif ») au travers d'une fonction de convolution.
les neurones de mise en commun des sorties dits de pooling (totale ou partielle).
Un traitement correctif non linéaire et ponctuel peut être appliqué entre chaque couche pour améliorer la pertinence du résultat.
L'ensemble des sorties d'une couche de traitement permet de reconstituer une image intermédiaire, qui servira de base à la couche suivante.
Dans le cadre de la reconnaissance d'image, cette dernière est « pavée », c'est-à-dire découpée en petites zones (appelées tuiles). Chaque tuile sera traitée individuellement par un neurone artificiel (qui effectue une opération de filtrage classique en associant un poids à chaque pixel de la tuile).
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