Ghouthi Boukli Hacene

Session du 1er juillet – 14h00 – 15h00

Président de session : Philippe Mathieu

Traitement des réseaux de neurones profonds sur puce

Dans le domaine de l’apprentissage machine, les réseaux de neurones profonds sont devenus la référence incontournable pour un très grand nombre de problèmes. Cependant, si ces méthodes atteignent les performances à l’état de l’art dans bien des cas, ils reposent pour cela sur un très grand nombre de paramètres, et donc des complexités en mémoire et en calculs importantes. De fait, ils sont souvent peu adaptés à l’implémentation matérielle sur des systèmes contraints en ressources.

Nous nous intéressons donc aux méthodes permettant de réduire l’impact en calculs et en mémoire des réseaux de neurones profonds ainsi que le design d’architectures matérielles adaptées, permettant d’implémenter des applications basées sur des réseaux de neurones profonds sur des systèmes embarqués à faibles ressources.

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