Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont connu de nombreuses avancées au cours des dernières années, notamment des innovations architecturales et des améliorations en termes d'efficacité et de performance. Dans cette section, nous examinerons deux développements majeurs, les Réseaux Capsules et l'impact de l'apprentissage profond sur les technologies émergentes.
Les Réseaux Capsules, introduits par Geoffrey Hinton et ses collègues, représentent une révolution dans le domaine des CNN. Une capsule est une collection de neurones qui représente une entité particulière, telle qu'un objet ou une partie d'objet, avec ses propriétés et sa position spatiale. Contrairement aux CNN traditionnels qui perdent souvent de l'information spatiale en raison des opérations de pooling, les Réseaux Capsules conservent cette information, permettant une meilleure reconnaissance des objets sous différentes perspectives et rotations.
Parallèlement aux Réseaux Capsules, d'autres innovations architecturales ont vu le jour, parmi lesquelles : Réseaux Résiduels (ResNets) : Ces réseaux utilisent des connexions résiduelles, permettant de construire des réseaux plus profonds sans les problèmes de dégradation des performances. Réseaux Dense (DenseNets) : Ils renforcent les liaisons entre couches, assurant que les couches reçoivent des fonctionnalités agreggées et permettant ainsi une utilisation plus efficace des paramètres.
L'apprentissage profond, avec les CNN en son cœur, a eu un impact significatif sur plusieurs technologies émergentes :
Les innovations récentes dans les CNN ne se limitent pas aux architectures et applications mentionnées cidessus. Elles ouvrent de nouvelles voies pour répondre aux défis actuels et futurs en matière de reconnaissance visuelle, d'analyse de données complexes et d'intelligence artificielle générale.