dc.contributor.author |
Slimani, Massinissa |
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dc.contributor.author |
Khaled, Adel |
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dc.contributor.author |
Gagaoua, M.; promoteur |
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dc.date.accessioned |
2021-03-01T09:10:42Z |
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dc.date.available |
2021-03-01T09:10:42Z |
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dc.date.issued |
2020 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/123456789/14721 |
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dc.description |
Option : automatique et système |
en_US |
dc.description.abstract |
Notre travail consiste à faire la reconnaissance de l'écriture manuscrite, en
particuliers les chiffres manuscrits, et pour cela nous avons procédé à l'utilisation
des réseaux de neurones convolutionnels, cette méthode réduit l'empreinte
mémoire, améliore les performances et sa profondeur a une grande influence pour
avoir des meilleurs résultats. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Université Abderahmane MIRA de Bejaia |
en_US |
dc.subject |
Deep Learning : Chiffres manuscrits : Neurones convolutionnels |
en_US |
dc.title |
Reconnaissance Automatique des chiffres avec le Deep Learning. |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |