Data classification using deep learning approach
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Date
2018
Authors
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FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE DEPARTEMENT D’INFORMATIQUE
Abstract
Le travail présenté dans ce rapport se situe dans le domaine de reconnaissance de la forme, et
la motivation particulière dans celui-ci est d’étudier les systèmes d'apprentissage de données,
leurs architectures, techniques, et méthodes. Notre système s’appuie sur les machines de
Boltzmann restreinte et précisément ceux qui font partis d’apprentissage profond. Nous
détaillons les systèmes basés sur les réseaux du Boltzmann empiles restreints pour l'extraction
des caractéristiques, à savoir, les chiffres et les visages. Cette approche propose une
architecture particulière qu’on vient d’utiliser dans la partie expérimentale pour entrainer nos
bases de données afin que notre réseau de neurone arrive à reconnaitre les données proposées
à l’entrée du réseau.
Description
Keywords
l'apprentissage profond, Réseaux de neurons, classification, Restricted Boltzmann Machines (RBM), Deep Croyance Networks (DBN).