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Auteur Rabah Khermimoun |
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Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesClassification des lésions de la peau à base des réseaux de neurones convolutifs / Rabah Khermimoun (2019)
Titre : Classification des lésions de la peau à base des réseaux de neurones convolutifs Type de document : theses et memoires Auteurs : Rabah Khermimoun ; Magmoun Houssam ; Kamal Hammouche, Directeur de thèse Editeur : TIZI-OUZOU : FGEI.UMMTO Année de publication : 2019 Importance : 47 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr Langues : Français Mots-clés : Intelligence artificielle Réseaux de neurones Apprentissage profond Lésions de la peau CNN Deeplearning Peau Résumé : Ce travail a pour sujet l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs pour la classification des images des lésions de la peau.
Nous présentons dans le premier chapitre, quelques notions sur les réseaux de neurones sur lesquelles est fondé le deeplearning. Le neurone formel et les déférents types de réseaux sont brièvement présentés. Le réseau perceptron multicouches et son algorithme d'apprentissage sont principalement décrits.
Le deuxième chapitre est consacré à l'apprentissage profond (deeplearning) et particulièrement aux réseaux de neurone convolutionnels et leurs intérêts dans le domaine de la classification des images.
Le troisième chapitre est dédié à la classification des lésions de la peau à base des réseaux de neurones convolutifs. Il est scindé en deux parties. Dans la première, nous rappelons sa constitution, son rôle et les différents types de cancers de la peau. La deuxième partie est consacrée à la description et à la présentation des résultats de la classification des lésions de la peau à base des réseaux convolutifs pré-entrainés.En ligne : D:\CD THESES 2019\MAST.AUTO\KHERMIMOUN RABAH; MAGMOUN HOUSSAM.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34343 Classification des lésions de la peau à base des réseaux de neurones convolutifs [theses et memoires] / Rabah Khermimoun ; Magmoun Houssam ; Kamal Hammouche, Directeur de thèse . - TIZI-OUZOU (TIZI-OUZOU) : FGEI.UMMTO, 2019 . - 47 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr
Langues : Français
Mots-clés : Intelligence artificielle Réseaux de neurones Apprentissage profond Lésions de la peau CNN Deeplearning Peau Résumé : Ce travail a pour sujet l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs pour la classification des images des lésions de la peau.
Nous présentons dans le premier chapitre, quelques notions sur les réseaux de neurones sur lesquelles est fondé le deeplearning. Le neurone formel et les déférents types de réseaux sont brièvement présentés. Le réseau perceptron multicouches et son algorithme d'apprentissage sont principalement décrits.
Le deuxième chapitre est consacré à l'apprentissage profond (deeplearning) et particulièrement aux réseaux de neurone convolutionnels et leurs intérêts dans le domaine de la classification des images.
Le troisième chapitre est dédié à la classification des lésions de la peau à base des réseaux de neurones convolutifs. Il est scindé en deux parties. Dans la première, nous rappelons sa constitution, son rôle et les différents types de cancers de la peau. La deuxième partie est consacrée à la description et à la présentation des résultats de la classification des lésions de la peau à base des réseaux convolutifs pré-entrainés.En ligne : D:\CD THESES 2019\MAST.AUTO\KHERMIMOUN RABAH; MAGMOUN HOUSSAM.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34343 Réservation
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