Cnn
Fellow suit ce sujet depuis août 2026 : 9 articles résumés en français, dont 1 jugé majeur ou notable.
Toute l'actualité · 9 articles
Prévision conditionnée thermiquement de la croissance des grains dans les matériaux polycristallins
Un modèle combinant CNN, perceptron multicouche et réseau récurrent prédit la croissance des grains sous cycles thermiques non isothermes, en remplacement de simulations PDE coûteuses.
Un CNN vieux de 10 ans surpasse les LLM de pointe pour le diagnostic du cancer de la peau
Sur 200 lésions confirmées par biopsie, un Inception v3 affiné en vingt minutes identifie le bon diagnostic dans 62 % des cas, contre 42 % pour deux LLM de pointe.
Le rôle de la localité et du partage de poids dans les réseaux de neurones convolutifs
Un modèle enseignant-élève décrit par des équations différentielles exactes sépare les effets de la localité et du partage de poids sur l'apprentissage, selon les corrélations spatiales des entrées.
Apprendre sans réapprendre la symétrie physique : un CNN SO(3)-équivariant sur la sphère
Des chercheurs proposent un réseau convolutif à équivariance SO(3) exacte pour les données sphériques en HEALPix, qui évite de consacrer des données d'entraînement à l'apprentissage de la symétrie.
Détection des maladies foliaires de la pomme de terre par réseaux de neurones convolutifs
Un CNN compact classe les feuilles de pomme de terre en trois catégories : 98,66 % de précision sur PlantVillage, 90,28 % sur des images de terrain collectées en Éthiopie.
Identification RF calibrée sous interférences avec protocoles de transmission hétérogènes
Une méthode par CNN 1D améliore l'identification d'émetteurs radio en présence de signaux qui se chevauchent, avec des garanties statistiques sur les faux négatifs.
Détection par deep learning des défauts électriques dans les systèmes de puissance aéronautiques
Un framework de deep learning embarqué détecte défauts et perturbations sur réseaux électriques 400 Hz d'avions, avec déploiement sur FPGA.
Approximation low-rank partagée pour grands noyaux CNN
Une stratégie basée sur la SVD réduit drastiquement les paramètres des convolutions pointwise.
CENDRe : une méthode d'extraction de concepts pour les CNN en classification de séries temporelles
Une nouvelle approche identifie automatiquement les concepts temporels et fréquentiels qui guident les prédictions des CNN, sans nombre de concepts prédéfini.