| Titre : | Utilisation de l’apprentissage profond pour la classification : intégration de la solution sur Pynq et développement d’accélérateurs matériels |
| Auteurs : | Imene Djellad, Auteur ; Mourad Adnane, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | [S.l.] : [s.n.], 2017 |
| Format : | 88 f. / ill. / 30 cm. |
| Accompagnement : | 1 CD-ROM. |
| Note générale : |
Mémoire de Projet de Fin d'Etudes : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2017
Bibliogr. f. 71 - 72 . Annexes f. 73 - 88 |
| Langues : | Français |
| Index. décimale : | PN00917 |
| Tags : | Réseaux de neurones Classification FPGA Implantation Accélération |
| Résumé : |
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. |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Spécialité | Etat_Exemplaire |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PN00917 | Papier + ressource électronique | Bibliothèque centrale | Projet Fin d'Etudes | Disponible | Electronique | Consultation sur place/Téléchargeable |
Documents numériques (1)
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DJELLAD.IMENE.pdf URL
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