Apprentissage profond

L'apprentissage profond est une branche de l'apprentissage automatique qui tente de modéliser des abstractions de haut niveau des données en utilisant plusieurs couches de neurones constituées de structures complexes ou de transformations non linéaires. Avec l'augmentation de la quantité de données et de la puissance de calcul, les réseaux de neurones avec des structures plus complexes ont suscité un intérêt répandu et ont été appliqués à divers domaines. Cet article fournit un aperçu de l'apprentissage profond dans les réseaux de neurones, y compris des modèles d'architecture populaires et des algorithmes d'entraînement.