Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)

Les réseaux neuronaux convolutifs (également connus sous le nom de CNN) sont un type de réseau neuronal artificiel utilisé dans les domaines de la vision artificielle et de l'apprentissage automatique. Ils sont conçus pour identifier les caractéristiques des images et d'autres types de données.

Les CNN reposent sur l'idée d'une couche convolutive, qui prend une image d'entrée et la fait passer par un ensemble de filtres ou de noyaux afin d'identifier des caractéristiques spécifiques. Par exemple, une couche convolutive peut détecter les bords et les formes d'une image. La sortie de la couche convolutive est un vecteur de caractéristiques, qui est utilisé pour identifier les objets et les classer.

L'architecture d'un CNN se compose de couches convolutives, de couches de mise en commun et de couches entièrement connectées. Les couches convolutives sont chargées d'identifier les caractéristiques d'une image. Les couches de mise en commun sont utilisées pour réduire la dimensionnalité du vecteur de caractéristiques. Les couches entièrement connectées sont utilisées pour apprendre les relations entre les caractéristiques identifiées et les classes.

Les CNN sont couramment utilisés dans les tâches liées à l'image, telles que la reconnaissance faciale, la détection d'objets et la segmentation d'images. Ils peuvent également être utilisés dans le traitement du langage naturel pour l'analyse des sentiments, la classification des textes et les systèmes de réponse aux questions.

Outre leurs applications dans le domaine de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel, les CNN ont également été utilisés dans les domaines de la santé, de la robotique, des véhicules autonomes et de l'exploration de données. Les applications potentielles des CNN sont pratiquement illimitées.

Les réseaux neuronaux convolutifs sont un outil puissant pour la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. En identifiant des motifs et des caractéristiques dans les images, ils permettent le développement d'innombrables applications liées à la vision, allant de la reconnaissance faciale à la navigation automobile autonome.