We first discuss the evolution of CNNs, from Fukushima to LeCun to AlexNet. We then discuss some applications of CNN’s, such as image segmentation, autonomous vehicles, and medical image analysis. We discuss the hierarchical nature of deep networks and the attributes of deep networks that make them advantageous. We conclude with a discussion of generating and learning features/representations.
Nous abordons d’abord l’évolution des ConvNets, de Fukushima à Le Cun et AlexNet. Nous abordons ensuite certaines applications des ConvNets, telles que la segmentation d’images, les véhicules autonomes et l’analyse d’images médicales. Nous discutons de la nature hiérarchique des réseaux profonds et de leurs attributs qui les rendent avantageux. Nous concluons par une discussion sur la génération et l’apprentissage de caractéristiques/représentations.