Réseaux de neurones avec Pytorch¶
par Christian Wolf, Maître de Conférences INSA-LIRIS.
jeudi 12 décembre 2019
Cette présentation d’une heure traitera l’implémentation de réseaux de neurones et leur apprentissage supervisé avec le framework PyTorch. Après une très très courte introduction au deep learning et aux réseaux de neurones, nous traiterons les concepts suivants :
Travailler avec des tenseurs
Descente de gradients et rétro-propagation du gradient
Calcul automatique de gradients avec Autograd
Exemple d’un perceptron multi-couche en PyTorch
Exemple d’une boucle d’apprentissage (chargement, forward, backward, mise à jour des paramètres)
Exemple d’un réseau convolutionnel en PyTorch
Visualisation des courbes d’apprentissage avec tensorboard
Sauvegarde et chargement d’un modèle neuronal
Les transparents sont basés sur un cours plus long (16h) donné à l’INSA : https://chriswolfvision.github.io/www/teaching/
Si le sujet vous intéresse et vous ne pouvez ou ne souhaitez pas venir, je vous conseille le tutoriel officiel en ligne de PyTorch, et tout particulièrement le « 60min blitz »: https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
