LeNet-5
Équipe IMAGE
Ce démonstrateur présente l'un des tous premiers réseaux de convolution profond proposé par Yann Lecun dans l'article
Y. Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner, "Gradient-based learning applied to document recognition". Proceedings of the IEEE. 86 (11): 2278–2324, 1998.
LeNet est une série d'architectures de réseaux neuronaux convolutifs créées par un groupe de recherche d'AT&T Bell Laboratories entre 1988 et 1998, autour de Yann Lecun. Ils ont été conçus pour lire de petites images en niveaux de gris de chiffres et de lettres écrits à la main, et ont été utilisés dans les distributeurs automatiques de billets pour lire les chèques.
Ces réseaux prenaient à l'époque plusieurs jours pour être entrainés. De nos jours, cela prend quelques minutes.
Ce démonstrateur utilise la technologie TensorFlowJS.
Contributeur
Olivier Lézoray