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dc.contributor.authorSid, Cylia-
dc.contributor.authorBouhzila, Madjid-
dc.contributor.authorGagaoua ; promotrice-
dc.date.accessioned2023-01-04T12:31:58Z-
dc.date.available2023-01-04T12:31:58Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.other621.3MAS/572-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/21000-
dc.descriptionOption : Automatique et informatique industrielen_US
dc.description.abstractDans notre travail, nous utilisons le deeplearning, plus précisément, les réseaux de neurones convoltionnel (CNN) pour la reconnaissance des formes. Ce projet consiste à utiliser et créer un classificateur avec trois modèles de réseaux neurones convolutionnels différents et à évaluer le meilleur d'entre eux en modifiant des hyper paramètres tous on combinons notre apprentissage du deeplearning avec l'attribut HMB (histogram of marqued background). Les résultats obtenus ont montré que le choix du nombre d'époque, la taille de la base de données ainsi que la profondeur du réseau ont une grande influence pour avoir de meilleurs résultats.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderahmene Mira .Bejaiaen_US
dc.subjectReconnaissance de Formes : Apprentissage profond : Réseau de neuroneen_US
dc.titleReconnaissance automatique de formes.en_US
dc.typeThesisen_US
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