Finalement l’apprentissage profond : est-ce une idée creuse ? : Mais faut-il approfondir la notion de réseaux de neurones ? Mais pourquoi les réseaux de neurones ne marchent pas si bien ? Mais c'est quoi un neurone artificiel en fait ?

Ikram Chraibi Kaadoud 1, 2 Thierry Vieville 2, 3
2 Mnemosyne - Mnemonic Synergy
LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique, Inria Bordeaux - Sud-Ouest, IMN - Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux]
3 Mecsci - Médiation Scientifique Inria
Inria - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique
Résumé : Il y a quand-même quelque chose de passionnant c'est de montrer comment une construction théorique peut aussi marcher de manière très efficace en pratique. C'est ce plaisir que partage Ikram Chraibi Kaadoud, doctorante chez Algotech informatique et dans une équipe de neuroscience computationnelle, dans le cas des réseaux de neurones. Après nous avoir présenté le fonctionnement de base d'un neurone artificiel en réseau, montré ces limites en terme de complexité, et partagé une solution en terme d'architecture, redonnons lui la parole.
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https://hal.inria.fr/hal-01238525
Contributor : Thierry Viéville <>
Submitted on : Saturday, December 5, 2015 - 3:02:43 PM
Last modification on : Thursday, January 11, 2018 - 6:25:42 AM

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  • HAL Id : hal-01238525, version 1

Citation

Ikram Chraibi Kaadoud, Thierry Vieville. Finalement l’apprentissage profond : est-ce une idée creuse ? : Mais faut-il approfondir la notion de réseaux de neurones ? Mais pourquoi les réseaux de neurones ne marchent pas si bien ? Mais c'est quoi un neurone artificiel en fait ?. 2015, pp.4. ⟨hal-01238525⟩

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