Quand la machine apprend - La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond by Yann le Cun

Auteur:Yann le Cun [Cun, Yann le]
La langue: fra
Format: epub
Tags: Science et technologie, intelligence artificielle
ISBN: 9782738149329
Éditeur: Odile Jacob
Publié: 2019-10-15T22:00:00+00:00

Figure 6.2. Les architectures de réseaux utilisées lors des premières expériences avec les réseaux convolutifs.

De gauche à droite : réseau à un seul étage ; à deux étages ; à trois étages avec connexions locales sans partage de poids ; à trois étages où le premier étage est convolutif (connexions locales avec partage de poids) et le deuxième étage à connexions locales sans partage de poids ; à trois étages avec partage de poids dans les deux premiers étages.

En l’absence de données publiques, je réussis à faire marcher des réseaux convolutifs sur un très petit jeu de chiffres manuscrits que j’ai fabriqué moi-même (j’ai écrit un petit programme qui me permet de dessiner des chiffres avec la souris de l’ordinateur). J’ai fait 12 versions des 10 chiffres de 0 à 9. J’ai placé chaque chiffre dans 4 positions différentes dans l’image : en haut, en bas… Donc je dispose au total de 480 exemples. Un nombre minuscule, j’en conviens. Des données « jouets ». Mais à l’époque, il est très difficile de collecter ou d’obtenir des données. Les numériseurs d’images sont rares et chers.

La nouvelle architecture que j’ai construite se révèle bien adaptée à la reconnaissance de ce type d’images. Elle prouve que mon principe marche, et même nettement mieux que les autres types de réseaux de neurones complètement connectés, c’est-à-dire où tous les neurones d’une couche sont connectés à tous les neurones de la couche suivante : 98,4 % de succès sur l’ensemble de test pour ConvNet contre 87 % pour le réseau complètement connecté.

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