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dc.contributor.authorKhellout Siham
dc.contributor.authorLakhdari Hakima
dc.contributor.otherDorbane Farida
dc.date.accessioned2019-11-12T13:04:08Z
dc.date.available2019-11-12T13:04:08Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationCommande Des Systemes
dc.identifier.otherMAST.AUTO.85-17en
dc.identifier.urihttps://dl.ummto.dz/handle/ummto/7673
dc.description40 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractDans ce mémoire, on s’est intéressé à présenter les notions de base pour la compréhension des réseaux de neurones, des généralités sur le réseau ELM ainsi son extension ELM-LRF pour la classification des images. L’objectif de ce travail consiste à évaluer ce réseau, et pour cela, nous l’avons testé sur deux bases différentes. La base des images Yalefaces, en niveau de gris, pour la reconnaissance de personnes et la base des images ALOI, en couleur, de 1000 objets. L’algorithme ELM a été implémenté sous Matlab et il a montré une bonne capacité d’apprentissage et de généralisation sur deux types d’images : niveaux de gris et couleurs, compte tenu des paramètres du réseau, le nombre de cartes la taille des masques de convolution et de pooling qui sont très simple à ajuster, donnés en connaissant certaines informations concernant les images à classer.en
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectRéseaux de neuronesen
dc.subjectApprentissage superviséen
dc.subjectApprentissage non superviséen
dc.subjectFonctions d’activationen
dc.subjectRéseau feedforwarden
dc.subjectApprentissage machine extrême( Extreme Learning machine)en
dc.subjectChamps récepteurs locaux (Local Receptif Field)en
dc.subjectClassification de donnéesen
dc.subjectRéseaux de neurones à convolution(Convolutional Neural Network)en
dc.subjectExtraction de caractéristiquesen
dc.subjectSous-échantillonnage (pooling)en
dc.subjectAlgorithmes classiquesen
dc.subjectBase de donnéesen
dc.subjectBase d’imagesen
dc.subjectMasque de convolutionen
dc.subjectMasque de poolingen
dc.subjectCarte de caractéristique.en
dc.titleEtude et application du réseau ELM-LRF en classification des imagesen
dc.typeThesisen


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