Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

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Les deux révisions précédentes Révision précédente
projet:neurodrone [2017/01/13 22:21]
baudouard [mise à jour du samedi 19 Novembre 2016]
projet:neurodrone [2017/05/03 20:43] (Version actuelle)
jsaguin
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 La suite des opérations sera déclinée lors de cette présentation qui ne sera pas unique, et sera suivie d'​autres thématiques liées au Drone Neuronal. Précisions à suivre. La suite des opérations sera déclinée lors de cette présentation qui ne sera pas unique, et sera suivie d'​autres thématiques liées au Drone Neuronal. Précisions à suivre.
  
- +==== mise à jour du samedi 19 Novembre 2016 ====
- +
- +
-==== mise à jour du samedi 19 Novembre 2016===+
  
 La présentation a été faite le Lundi 7 Novembre au SQYLab. Il y avait 12 personnes. La présentation a été faite le Lundi 7 Novembre au SQYLab. Il y avait 12 personnes.
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   * Constituer formellement l'​**équipe Drone Neuronal**, avec les rôles que chacun voudra prendre.   * Constituer formellement l'​**équipe Drone Neuronal**, avec les rôles que chacun voudra prendre.
  
-  * **Tester et valider le portage du Raspberry PI sous Arduino** avec le programme** ArduinoANN_weights_synapses** car il va y avoir besoin de place RAM pour le réseau convolutionnel. Question: combien de place reste-t-il de place en RAM une fois le PI démarré pour accueillir les Neurones et les Synapses ? (Les Synapses sont les plus gourmands en place) +  * **Tester et valider le portage du Raspberry PI sous Arduino** ​ avec le programme** ArduinoANN_weights_synapses** ​ car il va y avoir besoin de place RAM pour le réseau convolutionnel. Question: combien de place reste-t-il de place en RAM une fois le PI démarré pour accueillir les Neurones et les Synapses ? (Les Synapses sont les plus gourmands en place)
   * Exercices pour un Labo "​**Portes logiques avec un ANN simple sous Arduino**"​   * Exercices pour un Labo "​**Portes logiques avec un ANN simple sous Arduino**"​
  
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   * Porter ce même programme sur Raspberry PI   * Porter ce même programme sur Raspberry PI
  
-  *  sur la base de l' Intro du 7 Novembre, **écriture de la cinématique** (avant le code) de la couche "​**Convolution**"​+  * sur la base de l' Intro du 7 Novembre, **écriture de la cinématique** ​ (avant le code) de la couche "​**Convolution**"​
  
-  * ———————————————–,​ **écriture de la cinématique ** (avant le code) de la couche "​**ReLU**"​+  * ———————————————–,​ **écriture de la cinématique **  (avant le code) de la couche "​**ReLU**"​
  
-  * ———————————————–,​ **écriture de la cinématique ** (avant le code) de la couche "​**POOL**"​ +  * ———————————————–,​ **écriture de la cinématique **  (avant le code) de la couche "​**POOL**"​
- +
-  *  **constituer la base "​Image"​** comme base d'​apprentissage du réseau convolutionel.+
  
 +  * **constituer la base "​Image"​** ​ comme base d'​apprentissage du réseau convolutionel.
   * **écriture et validation du code "​Convolution"​**   * **écriture et validation du code "​Convolution"​**
- 
   * ————————————- "​**ReLU**"​   * ————————————- "​**ReLU**"​
  
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   * **Validation de la chaine "​CONV-ReLU-POOL-ANN"​**   * **Validation de la chaine "​CONV-ReLU-POOL-ANN"​**
- 
   * **……**   * **……**
- 
 Alternativement,​ une solution avec Tensorflow ou Caffe tournant sur un PI équipé du co-processeur neuronal FATHOM est aussi à prendre en compte. La sortie de ce co-processeur est prévue pour cet hiver. Ce sujet pourrait être suivi de près par un ou plusieurs membres. Dans ce cas des formations sur Tensorflow, qui est un logiciel open-source,​ sont à prévoir, ne serait-ce que pour tester l'​installation. Voir le lien ci-dessous : Alternativement,​ une solution avec Tensorflow ou Caffe tournant sur un PI équipé du co-processeur neuronal FATHOM est aussi à prendre en compte. La sortie de ce co-processeur est prévue pour cet hiver. Ce sujet pourrait être suivi de près par un ou plusieurs membres. Dans ce cas des formations sur Tensorflow, qui est un logiciel open-source,​ sont à prévoir, ne serait-ce que pour tester l'​installation. Voir le lien ci-dessous :
  
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 **[[https://​www.tensorflow.org/​versions/​r0.11/​tutorials/​mnist/​pros/​index.html#​setup|https://​www.tensorflow.org/​versions/​r0.11/​tutorials/​mnist/​pros/​index.html#​setup]]** **[[https://​www.tensorflow.org/​versions/​r0.11/​tutorials/​mnist/​pros/​index.html#​setup|https://​www.tensorflow.org/​versions/​r0.11/​tutorials/​mnist/​pros/​index.html#​setup]]**
  
-Tous ces points ne sont que des propositions. Il se dégage néanmoins 2 écoles : **1/​.Tensorflow-Fathom-PI** et **2/​.Arduino-PI**,​ chacune avec ses attraits. La première très "​Pro",​ la deuxième pour ceux qui veulent apprendre et réaliser "from scratch"​. Les satisfactions sont à mon avis les mêmes dans un cas comme dans l'​autre. Dans l'​idéal,​ il serait heureux qu'il y ait deux équipes (hors esprit de compétition),​ pour avoir une vision globale des problèmes et solutions rencontrées et de les partager à intervalles réguliers.+Tous ces points ne sont que des propositions. Il se dégage néanmoins 2 écoles : **1/​.Tensorflow-Fathom-PI** ​ et **2/​.Arduino-PI**,​ chacune avec ses attraits. La première très "​Pro",​ la deuxième pour ceux qui veulent apprendre et réaliser "from scratch"​. Les satisfactions sont à mon avis les mêmes dans un cas comme dans l'​autre. Dans l'​idéal,​ il serait heureux qu'il y ait deux équipes (hors esprit de compétition),​ pour avoir une vision globale des problèmes et solutions rencontrées et de les partager à intervalles réguliers.
  
 À suivre pour d'​autre précisions,​ …… si vous le voulez bien ! À suivre pour d'​autre précisions,​ …… si vous le voulez bien !