Deep Learning

DL ou “Appren­tis­sage Pro­fond”, lié aux réseaux de neu­rones pro­fonds (DNN) — et plus pré­cisé­ment les Per­cep­trons Mul­ti-Couch­es (PMC/MLP). Ont per­mis des pro­grès impor­tants et rapi­des dans:  la vision par ordi­na­teur, la recon­nais­sance vocale, le traite­ment automa­tisé du lan­gage, la bioin­for­ma­tique, etc. Pour plus d“infos, lire cette petite intro­duc­tion au Deep Learn­ing, c’est une bonne entrée en matière.

–> Voir les super CPU/GPU util­isés dans ce domaine et le Big Data

Frame­works et librairies:

–> Ten­sor­Flow de Google et autres solu­tions
–> Le Deep Learn­ing par Microsoft
–> Le Deep Learn­ing par IBM
–> Theano
–> Torch et Tech­nolo­gies de Face­book
–> Caffe
–> Open Neur­al Net­works Library (OpenNN)
–> cuD­NN de Nvidia

News:

  • Mai 2017: Des chercheurs français ont conçu un synapse arti­fi­ciel auto-apprenant: un mem­ris­tor, con­sti­tué d’une jonc­tion de tun­nel fer­ro-élec­trique ultra­fine dont la con­duc­tiv­ité peut être mod­ulée par des impul­sions de ten­sion. En par­al­lèle des chercheurs de l’Université de l’Arkansas, sont par­venus à fournir un aperçu micro­scopique de la façon dont fonc­tionne le dis­posi­tif. Une avancée qui pour­rait don­ner un coup de boost au Deep Learn­ing.
  • Écouter” les voitures pour anticiper les pannes en util­isant le DL
  • Sep­tem­bre 2015: Fea­ture­Fu, boîte à out­ils dédiée à l’apprentissage automa­tique écrite en Java, est mis en Open Source par LinkedIn.
  • 2006: Après plusieurs décen­nies de stag­na­tion con­cer­nant le DL, c’est G. E. Hin­ton et son équipe qui, en 2006, ont fait la prin­ci­pale per­cée dans ce domaine.
  • Orig­ine: con­cep­tu­al­isé en 1943 (McCul­loch, W. & Pitt), le per­cep­tron en 1957, mais la capac­ité d’apprentissage arrive dans les années 80s. Voir his­torique.
  • 1955: Pierre Teil­hard de Chardin intro­duit le con­cept de noosphère qui prophé­tise l’émergence d’un cerveau plané­taire réu­nis­sant tout l’humanité sous une forme dématéri­al­isée.

Infos et ressources:

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