Utilisation de l’apprentissage profond pour la classification

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Élément Dublin Core	Valeur	Langue
dc.contributor.author	Djellad, Imene	-
dc.contributor.other	Mourad Adnane, Directeur de thèse	-
dc.date.accessioned	2020-12-22T20:13:17Z	-
dc.date.available	2020-12-22T20:13:17Z	-
dc.date.issued	2017	-
dc.identifier.other	P000023	-
dc.identifier.uri	http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/2089	-
dc.description	Mourad Adnane, Directeur de thèse	fr_FR
dc.description.abstract	Dans ce mémoire, nous aborderons le problème de la classification des chiffres manuscrits, nous verrons comment les réseaux de neurones artificiels traitent ce pro-blème et nous en proposerons des modèles que nous implémenterons sur FPGA. Puis nous explorerons les possibilités d’accélération matérielle afin d’optimiser les calculs réalisés dans les FPGA par ces réseaux.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.subject	Réseaux de neurones	fr_FR
dc.subject	FPGA	fr_FR
dc.subject	Implantation	fr_FR
dc.subject	Accélération	fr_FR
dc.title	Utilisation de l’apprentissage profond pour la classification	fr_FR
dc.title.alternative	intégration de la solution sur Pynq et développement d’accélérateurs matériels	fr_FR
dc.type	Thesis	fr_FR
Collection(s) :	Département Electronique

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