Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) sont une classe spécifique de réseaux de neurones artificiels, principalement utilisés pour le traitement d'images et la reconnaissance de motifs. Ils sont inspirés de la structure du cortex visuel des mammifères et sont conçus pour traiter les données disposées sous forme de grille, telles que les images.
À la base, un CNN utilise des convolutions pour analyser et extraire des caractéristiques (features) des images. Au lieu d'avoir des neurones entièrement connectés comme dans un réseau de neurones traditionnel, un CNN a une architecture en couches qui concentre sur des régions spécifiques de l'image, ce qui le rend particulièrement efficace pour capturer les propriétés spatiales.
Couches de Convolution : Ces couches appliquent un filtre à l'image d'entrée pour produire une carte de caractéristiques (feature map). Cette opération aide à extraire les caractéristiques importantes telles que les bords, les textures, etc.
Couches de ReLU (Rectified Linear Unit) : Après la convolution, la couche ReLU introduit la nonlinéarité dans le système. Elle applique une transformation élémentaire en éteignant les valeurs négatives pour maintenir uniquement les valeurs positives.
Couches de Pooling (Souséchantillonnage) : Les couches de pooling réduisent la dimensionnalité des cartes de caractéristiques en combinant certains de ses éléments. Cela aide à réduire le nombre de paramètres et à contrôler le surajustement (overfitting).
Couches Entièrement Connectées : Après plusieurs couches de convolution et de pooling, les cartes de caractéristiques obtenues sont aplaties et passées à travers des couches entièrement connectées pour la classification finale.
En résumé, les CNN sont un outil puissant pour toutes les tâches nécessitant la reconnaissance de motifs ou le traitement d'images, grâce à leur capacité à extraire automatiquement et efficacement des caractéristiques pertinentes des données d'entrée.