Accueil > Citations > Citations sur le réseau neuronal

Citations sur le réseau neuronal

Il y a 17 citations sur le réseau neuronal.

• L'équipe du professeur Sze s'est concentrée sur la circulation du flux de données entre les différentes couches du réseau neuronal convolutif et le poids de chaque interconnexion entre les nœudsnœuds qui composent ces couches. Ce poids est déterminé en fonction de la contribution qu'un nœud apporte au travail que va effectuer le nœud qui reçoit les informations. Leur outil de calcul leur a servi à déterminer la répartition de la consommation d'énergie à travers le réseau.

• Si l’utilisation d’un tel outil peut sembler lointaine de prime abord, Google explique que cela pourrait permettre de choisir une photo parmi plusieurs, en cas de ressemblances dans une série de clichés par exemple. Ainsi, le potentiel de l’IA pourrait être exploité par le domaine de l’édition, par exemple lors des réglages automatiques de certains outils. Le réseau neuronal convolutif pourrait aussi servir lors de la retouche d’une photo, en modifiant des caractéristiques comme l’exposition, la luminosité ou le contraste.

• Classer et comprendre : bien que ces caillots soient induits par différents agonistes, ils ont longtemps été considérés comme indiscernables et impossibles à classer. Les chercheurs japonais décrivent ici une méthode intelligente basée sur un réseau neuronal convolutif alimenté par les données de cytométrie en flux à haut débit d’analyse des cellules sanguines, permettant d’identifier et de différencier les caractéristiques morphologiques subtiles mais réelles des agrégats plaquettaires activés par les différents types d'agonistes.

• Un réseau neuronal entraîné par l'apprentissage automatique à traiter de vastes données a effectué une comparaison des visages des deux tableaux et trouvé une forte probabilité statistique :  les deux madones présentent une similarité de 97 %, et l'enfant Jésus une similarité de 86 %. Les chercheurs affirment qu'une similarité de 75 % ou plus est considérée comme identique.

• Une course terminée, la dose de caféine tôt le matin, l’odeur des biscuits dans le four – ces moments enrichissants sont tous dus à une dose de dopamine, un neurotransmetteur, libéré par les neurones d’un réseau neuronal de notre cerveau, appelé « voie de récompense dopaminergique ». .»

• Pour la première fois, des chercheurs ont exploité la puissance d’un photodétecteur non linéaire normal de surface (SNPD) pour améliorer la vitesse et l’efficacité énergétique d’un réseau neuronal optique diffractif (ONN). Ce dispositif innovant ouvre la voie au développement d’ONN à grande échelle, capables d’effectuer un traitement à grande vitesse à la vitesse de la lumière de manière extrêmement économe en énergie.

• Le deep learning est un sous-domaine du machine learning, qui a recours à un réseau neuronal inspiré du système cérébral humain, et qui nécessite énormément de données et de puissances de calcul pour s'entraîner. Adapté aussi bien à l'apprentissage supervisé que l'entrainement non supervisé, il est surtout utilisé en reconnaissance visuelle ou sonore.

• « Un approximateur neuronal est construit à partir d’un réseau neuronal capable d’approximer des fonctions arbitraires », explique M. Zhang. Pour n’importe quelle fonction, l’approximateur neuronal peut exécuter la même fonction, mais en améliorant son efficacité.

• Ces stratégies font appel à un processus connu sous le nom d' »apprentissage non supervisé ». À cette fin, les chercheurs fournissent à un réseau neuronal une grande quantité de données non étiquetées, puis le laissent libre de trouver des modèles et des attributs par lui-même.

• En utilisant l’IA de réseau neuronal Gaugan de Nvidia, un fan de Legend of Zelda a pu produire une réplique réaliste de l’île Outset de Wind Waker.

• Comme son nom le laisse deviner, il s’agit d’augmenter le niveau de détails d’une photo en exploitant les capacités du réseau neuronal de Sensei. D’après les premiers tests réalisés par Utiliser-Lightroom, les résultats sont probants, mais c’est au prix d’un fichier plus lourd, et il faut avoir sous la main un ordinateur puissant pour le traitement. Un eGPU ne sera pas de trop, précise même Adobe.

• Les informations divisent l’ère du marché en montants et valeurs en fonction de l’application, du type et de la région. Ce marché est examiné en profondeur dans la recherche. Cette analyse examine les définitions du marché, les classifications, les applications, les engagements et les tendances mondiales des Logiciel de réseau neuronal entreprises.

• Pour résoudre ce problème, une équipe de scientifiques dirigée par l’Observatoire astronomique national du Japon et l’Institut national des sciences de la fusion a créé un modèle de réseau neuronal et l’a alimenté en données à partir de trois simulations différentes de la turbulence du plasma. Après entraînement, le réseau de neurones a pu déduire correctement le mouvement horizontal étant donné uniquement le mouvement vertical et la température.

• Des chercheurs ont réussi à fabriquer un réseau neuronal artificiel représentant 1 mm2 de cortex cérébral et capable de traiter l'information à la même vitesse que la biologie, grâce à une nouvelle architecture. Une performance qui illustre les formidables progrès accomplis ces dernières années par l'intelligence artificielle pour mimer le cerveau humain.

• GPT-3 est un modèle de langage (ou modèle linguistique) animé par un réseau neuronal de type « transformateur » (un modèle de réseau de neurones de plus en plus utilisé en NLP et derrière d’autres IA conversationnelles similaires comme BERT).

• Selon les recherches menées en neurosciences, l’origine des différences d’intelligence entre individus ne proviendrait pas seulement d’un volume cérébral plus important mais également d’un réseau neuronal moins dense et agencé plus efficacement. Ainsi, chez les personnes à haut QI, la densité de neurites (axones et dendrites) est plus faible, mais les connexions sont mieux organisées. C’est l’hypothèse de l’efficacité neuronale. Crédits : Erhan Genç & al

• Elle utilise ensuite les Tensor Cores des GeForce RTX en inférence. Ils appliquent ainsi un modèle mathématique généré par un réseau neuronal pour agrandir l'image avec le moins de défauts possible, notamment pour l'aliasing. Une solution bien plus performante qu'un rendu classique, avec un niveau de qualité désormais assez proche.