CNN1/ Réseaux convolutifs (CNN)

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Principes et concepts des réseaux convolutifs, convolutions et paramètres associés.

CNRS - Formation FIDLE

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Комментарии

Ah punaise, 4éme vidéo que je regarde sur les CNN et c'est véritablement la première que je comprends en totalité. Merci beaucoup pour ces explications!

gaelo

Je commençais à désespérer de trouver une vidéo claire sur les réseaux convolutifs mais votre cours a répondu à toutes mes interrogations. Merci beaucoup, c'est excellent!

jordanepreto

un expert doublé d'un grand sens pédagogique, merci !

stephanelelievre

Excellente vidéo ! De belles illustrations accompagnées d’explications pertinentes 🙌🏽 Merci 🙏🏽

CVMILLIV

Je vous remercie grandement pour vos explications de très très très hautes qualités, je m'abonne!!👍

izzycoco

Je découvre votre chaine et je vous dis merci!
Ma seule frustration, alors que je prenais des notes, anticipais des éléments du powerpoint en mettant sur pause pour voir si j'arrivais à les comprendre avant que l'explication ne soit donnée (ma méthode pour mieux mémoriser), et que je me retrouvais comme plongé dans un amphi il y a de nombreuses années, fut de ne pas pouvoir aller voir mon prof en fin de séance pour pouvoir l'interroger sur toutes les questions que ces informations peuvent impliquer chez un élève curieux et intéressé...
Bref, ceci est un compliment car pour satisfaire cette frustation, je n'ai d'alternative que d'enchainer avec la video suivante ^^

jesuschristii

bravo pour ces explications détaillées...et claires !

tlegrandYT

merci beaucoup, très bonnes explications

khenissiraoudha

Merci énormément pour cette, enfin je comprends les CNN

jalilboyketou

Merci beaucoup pour cette vidéo très claire !

JulieCoquard-Molinari

Hello, il y a petite erreur sur la diapo où l'on compte le nombre de paramètres (entre 15"30 et 17''01) : Number of parameters for a **fully connected layer**. Le compte pour un neurone convolutif est à la diapo suivante, et pour une couche de neurones convolutifs à la diapositive encore après. Encore une fois bravo pour ces explications !

emmanuelrouxfr

Bonjour

je comprend pas comment avec une seule image on génère plusieurs couche de convolution differente ?
c’est juste le padding qui change ?
merci a vous

lasoupape

Svp. Comment vous avez realiser la video. Technique ment. Cad, de mettre ke formateur en premier plan et les diapo en arriere

nabilasoltani

Merci pour cette belle leçon. Comment passe-t-on de 3 images RVB à une seule après convolution (de Input layer à Convolutional layers) ? Je vous remercie par avance pour votre réponse.

salimabdelkader

Bonjour!! Y'a un truc qui me dérange un peu. En fait les réseaux convolutionnels ont pour objectif premier d'extraire les caractéristiques des images. Cela dit, les couches denses ne sont normalement pas obligatoires (puisqu'elles font la classification).

J'aimerais savoir comment voir les caractéristiques extraites à partir d'un CNN là et si possible appliquer un autre modèle (par exemple régression logistique) pour faire la classification

djiraikinantitembayedonald

15:59 voulez-vous dire Gamma au lieu de sigma ? merci

drm

stides by strides the bird makes its nest

laudrinjerome

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