Réseau de neurones artificiels et applications à la classification d'images

Bédard-Venne, Samuel (2018). « Réseau de neurones artificiels et applications à la classification d'images » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en mathématiques.

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Résumé

Ce travail a pour sujet l'étude des réseaux de neurones, plus particulièrement la formulation mathématique du modèle. On y présente en premier lieu une introduction permettant de faire le lien entre la régression logistique multinomiale et le réseau de neurones. Le réseau de neurones MLP est ensuite défini et on s'intéresse à des questions d'inférence et d'estimation. On montre comment arriver à une forme récursive pour le calcul des dérivées de la fonction de perte par rapport aux paramètres du modèle. L'implémentation informatique est par la suite introduite afin de faire le lien entre la théorie et la façon dont on configure le réseau de neurones dans les modules couramment utilisés par la communauté scientifique. On montre également quelques propriétés statistiques pour l'algorithme de régularisation Dropout. Par la suite, le réseau de neurones à convolution est présenté tout en faisant un lien avec le modèle précédent. Le travail se conclut par un chapitre d'application, qui présente les résultats obtenus des différents modèles définis dans ce travail et ainsi que certaines variations de ceux-ci. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : intelligence artificielle, réseaux de neurones artificiels, classification d'images

Type:	Mémoire accepté
Informations complémentaires:	Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur.
Directeur de thèse:	Guillotte, Simon
Mots-clés ou Sujets:	Réseaux neuronaux (Informatique) / Algorithmes / Apprentissage supervisé (Intelligence artificielle) / Classification / Illustrations, images, etc.
Unité d'appartenance:	Faculté des sciences > Département de mathématiques
Déposé par:	Service des bibliothèques
Date de dépôt:	09 oct. 2018 09:37
Dernière modification:	09 oct. 2018 09:37
Adresse URL :	http://archipel.uqam.ca/id/eprint/11700

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