Utilisation de l’apprentissage profond pour la classification

Djellad, Imene

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