Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

Cette séance de cours couvre les bases des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), à partir des bases des réseaux neuronaux artificiels aux concepts avancés de l'apprentissage profond. Il explique l'architecture des CNN, y compris les couches convolutionnelles, les couches de mise en commun et les couches entièrement connectées. La séance de cours se penche également sur la formation des CNN en utilisant la descente en gradient stochastique et explore différentes fonctions d'activation et techniques de régularisation. En outre, il traite des défis rencontrés dans les tâches de segmentation sémantique et présente des solutions utilisant des convolutions transposées. La séance de cours se termine par un aperçu des architectures standard de CNN et des démonstrations pratiques de segmentation sémantique.