Architectures profondes pour l’apprentissage du langage

Frédéric PRECIOSO et Mélanie DUCOFFE (UNS)

Symposium «Extraction de régularités et de connaissances», Nice, 14 novembre 2014,  Axe 1 : «Cognition et coopération»

Résumé :

Nous présentons une technique récente d’apprentissage artificiel appelé « Architectures Profondes »  mais plus connues sous leur appellation anglaise « Deep Learning ». Nous présentons plus particulièrement le Deep Learning appliqué à la reconnaissance du language. La structure hiérarchique, multi-couches et bio-inspirée, en font l’une des méthodes les plus performantes pour de nombreuses tâches en vision artificielle (reconnaissance de visage, d’objets dans des images, etc), en analyse de la parole ou en traitement du langage. Cependant cette famille d’algorithmes requiert un nombre considérable d’exemples d’entrainement et des temps de calculs importants. Ce sont les défauts majeurs auxquels nous nous attaquons dans le cadre du projet PEPS entre le laboratoire d’informatique I3S et le laboratoire de sciences humaines BCL.

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