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Réseaux de capsule

5 mars 2021

Réseaux de capsule :

Un réseau de neurones est un ensemble de neurones formels interconnectés permettant la résolution de problèmes complexes tels que la reconnaissance des formes ou le traitement du langage naturel, grâce à l’ajustement des coefficients de pondération dans une phase d’apprentissage.

 

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont ces dernières années, révolutionné le domaine de l’apprentissage automatique, notamment dans le domaine de la classification d’images. Les différentes applications et avancées dans la compréhension et l’explicabilité de ces modèles nous permettent aussi d’en comprendre ses défauts: problèmes de spatialité ou attaques dites « adversariales » (contradictoires).

 

Un CapsNet (ou réseau neuronal à capsule) est un système de machine learning de la famille des réseaux neuronaux artificiels (RNA) pouvant être utilisé pour mieux modéliser des relations hiérarchiques. Cette approche est une tentative pour reproduire plus fidèlement une organisation neuronale : en utilisant la longueur d’un vecteur d’activité, pour représenter la probabilité que l’entité existe afin de représenter les paramètres.

Imiter les capacités de traitement visuel du cerveau

 

Présentation : Les réseaux de capsules – réseaux neuronaux profonds d’un type nouveau – traitent les informations visuelles quasiment comme le cerveau. Cela signifie qu’ils peuvent entretenir des relations hiérarchiques, contrairement aux réseaux neuronaux convolutifs, l’un des types de réseaux de neurones les plus répandus. En effet, ces derniers ne réussissent pas à prendre en compte des hiérarchies spatiales importantes entre les objets simples et les objets complexes, et donc à les classer, d’où un taux d’erreur élevé.

 

Intérêt : Pour les tâches d’identification, les réseaux de capsules promettent une précision accrue à travers une réduction des erreurs allant jusqu’à 50 %. Leurs modèles d’entraînement n’ont pas besoin d’autant de données que leurs prédécesseurs. L’usage des réseaux de capsules se répandra dans de nombreux domaines ainsi que dans les architectures de réseaux de neurones profonds.

 

 

Lire l’étude dans son intégralité :

https://www.pwc.fr/fr/decryptages/data/decouvrez-les-avancees-incontournables-en-matiere-dintelligence-artificielle.html

 

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