Deep Learning — Introduction aux Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) (v1.0)

A. Ils sont utilisés uniquement pour le traitement de données textuelles.

B. Ils sont composés uniquement de couches de neurones entièrement connectées.

C. Ils sont particulièrement adaptés à la vision par ordinateur et au traitement d’images.

D. Ils ne nécessitent pas d’entraînement préalable sur des données étiquetées.

Question 1 / 7  ·  QCU (une seule bonne réponse)  —  Quelle est la principale caractéristique des Convolutional Neural Networks (CNN) ?

A. Une opération mathématique qui combine les valeurs de plusieurs pixels pour former une nouvelle valeur.

B. Une opération qui ajoute du bruit aléatoire aux données d’entrée.

C. Une opération qui réduit la dimensionnalité des données en sélectionnant les caractéristiques les plus importantes.

D. Une opération qui normalise les valeurs des pixels pour les rendre comparables.

A. Une couche qui applique une opération de multiplication matricielle aux entrées.

B. Une couche qui applique des filtres pour extraire des caractéristiques des images.

C. Une couche qui réduit la dimensionnalité des données en utilisant une fonction d’activation.

D. Une couche qui agrège les informations en utilisant des opérations de pooling.

A. Une couche qui réduit la dimensionnalité des données en utilisant une fonction d’activation.

B. Une couche qui agrège les informations en utilisant des opérations de regroupement.

C. Une couche qui applique une opération de multiplication matricielle aux entrées.

D. Une couche qui applique des filtres pour extraire des caractéristiques des images.