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# Conception d’une librairie de réseaux neuronaux
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## Samedi 23 Octobre 2021
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**Hugo EYNARD
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Thomas BLUSSON
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Romain MOREAU
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Gabriel CHAVANON**
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Responsable référent:
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Gabriel CHAVANON
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Dépot GITEA:
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https://dwarves.iut-fbleau.fr/gitiut/blusson/PT21-22-Reseau-Neurones
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## Sommaire
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- Sommaire
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- Cahier des charges fonctionnelles
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- Contexte
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- Etudes détaillées des objectifs (analyses des besoins)
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- Calendrier et priorisation des objectives
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- Cahier des charges techniques et méthodologique
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- Bibliographie
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## Cahier des charges fonctionnelles
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### Contexte
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Client : Pierre VALARCHER (tuteur)
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Description:
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Nous comptons concevoir notre propre librairie de réseaux neuronaux et l’optimiser
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par la suite à travers différents tests (reconnaître des caractères manuscrites). Pour
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ceci nous ne comptons pas nous appuyer sur des solutions déjà existantes (comme
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TensorFlow) mais bien tout réaliser de A à Z. Pour ce qui est de l’optimisation (une
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meilleure vitesse d'exécution et une meilleure précision des résultats) on pourra
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utiliser des tests et des outils comparatifs (ancienne version de notre projet ou
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encore des librairies déjà existantes).
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Contraintes :
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On réalisera ce projet en Python orienté objet et grâce à ses librairies, tout notre
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travail sera disponible surnotre dépôt GITEA.
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Existant :
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Nous avons à notre disposition un jeu de données contenant des images de chiffres
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annotés avec le chiffre correspondant. Ilnous permettra d'entraînernotre réseau
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neuronal pour le tester.
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### Etudes détaillées des objectifs (analyses des besoins)
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Fonctionnalités :
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-Choix de la fonction d’activation pour chaque couche de neurones
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-Choix du nombre de couches de neurones
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-Choix du type de neurones pour chaque couche
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-Choix du nombre de neurones dans chaque couche
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-Faire une prédiction à partir d’un réseau de neurone
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-Entraîner le réseau de neurones
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-Exporter et importer l’état (modèle, biais et poids) d’un réseau de neurones
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-Visualiser l'entraînement d’un réseau de neurone à deux entrées
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Bob le développeur possède un jeu de données comportant des images de chats et
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de chiens annotés. Il commence par importer Sobek. Ilchoisit ensuitepour son
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modèlederéseauneuronald’avoirunematrice 360 par 360 pourentrée.Ildécidede
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mettre 2 premières couches de 180 neurones convolutifs,puis 2 couchesde 64
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neuronesdenses(ouclassiques)etenfinunesortiede 2 neuronesdenses(Unpour
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chienet un pourchat). Il sépareson jeude donnéesen 2 parties:ilutiliseles 3
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premiers quarts pour entraîner son réseau neuronal et après quelques minutes
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d'attente, il utilise le dernier quart pour estimer sa précision. Après quelques
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modifications et tests de l'architecture de son réseaupour obtenir une meilleure
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précision, Bob est satisfait et peut maintenant utiliserson réseaupour faire des
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prédictions.
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### Calendrier et priorisation des objectives
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Jalon 0 : Cahier des charges (à signer) début novembre
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Jalon 1 : Perceptron multicouche (première itération du projet), mi décembre M
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1.1 : Partie prédiction du perceptron multicouche M
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1.2 : Partie apprentissage du perceptron multicouche M
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1.3 : Estimation de la précision du perceptron multicouche S
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1.4 : Exportation et importation de l’état du réseau neuronal M
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Jalon 2 : Utilisation concrète du réseau neuronal, fin décembre M
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Jalon 3 : Visualisation 2D de l’entraînement du réseau neuronal M
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Jalon 4 : Réseau de neurones convolutif (version optimisée du perceptron multicouche), fin janvier S
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4.1 : Création d’un système de choix de type de couche M
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4.2 : Implémentation du neurone convolutif M
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Jalon 5 : Utilisation concrète du réseau convolutif, fin février C
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## Cahier des charges techniques et méthodologique
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Nous avons choisi d’utiliser le Python car c’est un langage plutôt abordable qui est
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communément utilisé pour le machine learning. On compte également utiliser Scipy
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(NumPy (gestion des tableaux), Matplotlib (visualisation de données sous forme
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graphique).
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Méthodologie de travail :
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On envisage d’utiliser la méthode agile (1 sprint correspond à 1 jalon) ainsi que le
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pair programming.
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On compte utiliser très fréquemment GIT, et faire des tests unitaires dès que
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possible. On utilisera make pour l’exécution des tests et des mises en application.
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### Bibliographie
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https://en.wikipedia.org/wiki/Types_of_artificial_neural_networks
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https://youtu.be/bVQUSndDllU
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https://youtu.be/aircAruvnKk
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https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/
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https://fr.wikipedia.org/wiki/Matplotlib
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https://brilliant.org/wiki/backpropagation/
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_Apprentissage machine Clé de l’intelligence artificielle_ - Rémi Gilleron, 2019
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_Deep Learning with Python, 2nd Edition_ - FrançoisChollet, 2021
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