Reconnaissance d’images: construction d’un réseau de neurones artificiel - (Vassiliki Anne-Catherine Beris, Université de Genève)

24.01.2023 14:00 – 15:00

Dans ce travail, nous expliquons le fonctionnement d’un réseau de neu-
rones artificiel, et détaillons pas à pas la construction d’un tel réseau
permettant la reconnaissance d’images spécifiques. Notre exemple est un
modèle pouvant distinguer des chiffres représentés sous la forme de qua-
drillages noirs et blancs de 5 carreaux de longueur pour 3 de largeur. Nous
nous sommes basés sur l’ouvrage de Phil Kim : MATLAB Deep Learning,
With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence,
afin d’implémenter le code du réseau, et l’avons modifié de façon à ce qu’il
corresponde à nos données.
L’aboutissement de ce travail via notre exemple est d’ajouter des er-
reurs à nos images de chiffres, décrites par des variations de gris sur les
carreaux, et d’observer combien ces modifications influent sur la capacité
de reconnaissance du réseau. En ajustant les différents paramètres utilisés
dans notre implémentation, nous voulons pouvoir permettre à ce réseau
d’aboutir à une bonne reconnaissance pour des images ayant subi une
grande perturbation due à ces erreurs.

Lieu

Bâtiment: Conseil Général 7-9

Première étage, Séminaire d'analyse numérique

entrée libre