Notes et commentaires au sujet des conférences de S. Mallat du Collège de France (2020) - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Cours Année : 2020

Notes et commentaires au sujet des conférences de S. Mallat du Collège de France (2020)

Résumé

Le cours de 2020 de Stéphane Mallat, Professeur au Collège de France, est centré sur la question « Pourquoi les architectures de réseaux convolutionnels sont-elles génériques ? ». Cela engage d’un point de vue mathématique, trois types de problèmes : l’estimation, l’optimisation et l’approximation. Les cours de 2018 et 2019 portaient sur les deux premiers, le troisième est la thématique de cette année. On va donc se poser les questions: quelle est l’information a priori (régularité, symétrie, parcimonie), pourquoi des convolutions, quels types de filtres, quel est le rôle des non-linéarités, et le lien avec la neurophysiologie dans le contexte de l’image et du son. La transformation en Ondelettes et ces applications pour obtenir des descripteurs ainsi que des filtres convolutifs est au cœur du cours.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04549242 , version 1 (17-04-2024)

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Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : hal-04549242 , version 1

Citer

Jean-Eric Campagne. Notes et commentaires au sujet des conférences de S. Mallat du Collège de France (2020) : Modèles multi-échelles et réseaux de neurones convolutifs. Master. Modèles multi-échelles et réseaux de neurones convolutifs, https://www.college-de-france.fr/fr/agenda/cours/modeles-multi-echelles-et-reseaux-de-neurones-convolutifs, France. 2020, pp.146. ⟨hal-04549242⟩
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