Apprentissage profond

John Samuel
CPE Lyon

Year: 2023-2024
Email: john(dot)samuel(at)cpe(dot)fr

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3.1. Apprentissage profond: introduction

Exemple: Tensorflow

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD

# Créer un modèle séquentiel
model = Sequential()
model.add(Dense(4, activation='relu', input_shape=(3,)))
model.add(Dense(units=2, activation='softmax'))

# Compilation du modèle
sgd = SGD(lr=0.01)
model.compile(loss='mean_squared_error',
   optimizer=sgd,metrics=['accuracy'])

3.1. Apprentissage profond: introduction

Source: https://playground.tensorflow.org/

3.2. Apprentissage profond: feedforward neural network

Feedforward neural network

Réseau de neurones en aval

3.2. Apprentissage profond: feedforward neural network

Perceptron simple couche

Perceptron simple couche

3.2. Apprentissage profond: feedforward neural network

Rétropropagation du gradient (Backpropagation)

3.3. Apprentissage profond: réseau de neurones récurrents

Réseau de neurones récurrents

3.3. Apprentissage profond: réseau de neurones récurrents

Réseau de neurones récurrents

Réseau de neurones récurrents

3.3. Apprentissage profond: réseau de neurones récurrents

Réseau récurrent à mémoire court et long terme

Long short-term memory (LSTM) network

LSTM

3.3. Apprentissage profond: réseau de neurones récurrents

Réseau récurrent à mémoire court et long terme

Long short-term memory (LSTM) network

LSTM

3.3. Apprentissage profond: réseau de neurones récurrents

Réseau récurrent à mémoire court et long terme

Long short-term memory (LSTM) network

LSTM

3.4. Apprentissage profond: réseaux de neurones convolutionnels

Réseaux de neurones convolutionnels

3.4. Apprentissage profond: réseaux de neurones convolutionnels

Réseaux de neurones convolutionnels

3.4. Apprentissage profond: réseaux de neurones convolutionnels

Réseaux de neurones convolutionnels

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