Partie 1 - Introduction

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Harold Mouchère

Nicolas Normand

2023-02

AI and Pattern RecognitionIA et reconnaissance de formes

Magique ?Magical?

Pattern Recognition systems are often black boxes, but used for many different tasks.

Neural Network

Les systèmes de reconnaissance de formes (Pattern Recognition) sont souvent des boîtes noires, utilisés dans de nombreuses tâches différentes.

Réseau de Neurones

TâchesTasks

EntréeInput SortieOutput
Classification ‘3’ parmi 10 classes ‘3’ among 10 classes
Régression Regression probabilité 0,8 0.8 probability

TâchesTasks

EntréeInput SortieOutput
Segmentation

TâchesTasks

EntréeInput SortieOutput
Reconnaissance de texteText recognition ‘Timon le misanthrope’
Générateur de légende Caption generation ‘A bird flying over a body of water’

TâchesTasks

EntréeInput SortieOutput
‘On that day a village in a’ Génération de texte Text generation
(bruit) (noise) Génération d’images Image generation

TâchesTasks

EntréeInput SortieOutput
‘Un geai bleu debout sur un grand panier de macarons arc-en-ciel.’ Génération d’images Image generation

Un process completA complete process

ExempleExample

Reconnaissance de caractères isolés

Recognition of characters

information brute:

  • image
  • signal en-ligne

raw data:

  • image
  • on-line signal
X Y
12 54
12 56
13 54
14 50
15 50
16 48

ExempleExample

Reconnaissance de caractères isolés

Recognition of characters

Information normalisée

  • Image
  • Signal en-ligne

Normalized Information

  • Image
  • On-line signal
X Y
0.1 0,6
0.1 1
0,2 0,6
0,4 0,3
0,7 0,3
0.6 0

ExempleExample

Reconnaissance de caractères isolés

Recognition of characters

Information synthétizée

  • nombre de boucles
  • Ratio hauteur/largeur
  • Longeur

Synthesized information

  • Loop count
  • Ratio height/width
  • Length
X
2
0,5
5

ExempleExample

Reconnaissance de caractères isolés

Recognition of characters

Décision

  • La classe
  • Liste triée de classes
  • Probabilités de chaque classe

Decision

  • The class
  • Sorted list of classes
  • Classes’ probabilities
Classe Score
a 0,1
b 0,2
c 0
f 0,7

Rappels utiles Useful reminders (1)

  • Produit scalaireDot product
    • wikipedia: Dot product
    • \(\mathbf {a} \cdot \mathbf {b} =\sum _{i=1}^{n}a_{i}b_{i}=a_{1}b_{1}+a_{2}b_{2}+\cdots +a_{n}b_{n}\)
  • Vecteur transposéTransposed vector
    • wikipedia: Transpose
    • \(\left[\mathbf {A} ^{\operatorname {T} }\right]_{ij}=\left[\mathbf {A} \right]_{ji}\)
  • Norme EuclidienneEuclidean norm
  • Produit MatricielMatrix product
    • wikipedia: Matrix multiplication
    • \(\mathbf {C} =\mathbf {A} \mathbf {B} \Leftrightarrow c_{ij}=\sum _{k=1}^{n}a_{ik}b_{kj}\)
    • \(\mathbf {A} \mathbf {I} =\mathbf {A} =\mathbf {I} \mathbf {A}\)

Rappels utiles Useful reminders (2)

  • Dérivée partiellePartial derivative
    • wikipedia: Partial derivative
    • \(\frac{\partial f}{\partial x} = \lim_{h \to 0} \frac{f(x+h,y)-f(x,y)}{h}\)
  • GradientGradient
    • wikipedia: Gradient
    • \(\nabla f = \left( \frac{\partial f}{\partial x}, \frac{\partial f}{\partial y} \right)\)
  • Dérivée en chaîneChain rule
    • wikipedia: Chain rule
    • \(h'=(f\circ g)'=(f'\circ g)\cdot g'\)
    • \(\frac {dz}{dx}={\frac {dz}{dy}}\cdot {\frac {dy}{dx}}\)

Fin de la partie 1End of part 1