l_intelligence_du_semaphore
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Elle représente la fonction de répartition de la loi logistique. Elle est souvent utilisée dans les réseaux de neurones parce qu' | Elle représente la fonction de répartition de la loi logistique. Elle est souvent utilisée dans les réseaux de neurones parce qu' | ||
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Un réseau de neurones Convolutif est un type de réseau de neurones artificiels dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Actuellement, | Un réseau de neurones Convolutif est un type de réseau de neurones artificiels dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Actuellement, | ||
- | Ce type de réseau est développé avec [[y:yolo_avec_mes_propres_images|Yolo Darknet Préparation de mes propres images]] puis [[y:yolo_sans_carte_graphique|Yolo Darknet sans carte graphique]] et enfin [[y:yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]. | + | Ce type de réseau est développé avec [[yolo_avec_mes_propres_images|Yolo Darknet Préparation de mes propres images]] puis [[yolo_sans_carte_graphique|Yolo Darknet sans carte graphique]] et enfin [[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]. |
=====Réseau de neurones Perceptron multicouches en python===== | =====Réseau de neurones Perceptron multicouches en python===== | ||
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* Comment modifier la sortie du réseau de neurones pour reconnaître plusieurs couples (position, forme) ? | * Comment modifier la sortie du réseau de neurones pour reconnaître plusieurs couples (position, forme) ? | ||
- | {{tag>ia semaphore sb realisations_logicielles}} | + | {{tag>ia semaphore sb realisations_logicielles |
l_intelligence_du_semaphore.txt · Dernière modification : 2020/12/27 15:07 de serge