(en) Ronan Collobert et Jason Weston, « A Unified Architecture for Natural Language Processing: Deep Neural Networks with Multitask Learning », Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning, New York, NY, USA, ACM, iCML '08, , p. 160–167 (ISBN978-1-60558-205-4, DOI10.1145/1390156.1390177, lire en ligne).
(en) Dave Steinkraus, Ian Buck et Patrice Simard, 12th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2005), , 1115–1119 p. (lire en ligne), « Using GPUs for Machine Learning Algorithms ».
(en) Masakazu Matusugu, Katsuhiko Mori, Yusuke Mitari et Yuji Kaneda, « Subject independent facial expression recognition with robust face detection using a convolutional neural network », Neural Networks, vol. 16, no 5, , p. 555–559 (DOI10.1016/S0893-6080(03)00115-1, lire en ligne, consulté le ).
(en) Ronan Collobert et Jason Weston, « A Unified Architecture for Natural Language Processing: Deep Neural Networks with Multitask Learning », Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning, New York, NY, USA, ACM, iCML '08, , p. 160–167 (ISBN978-1-60558-205-4, DOI10.1145/1390156.1390177, lire en ligne).
(en) Patrick Le Callet, Christian Viard-Gaudin et Dominique Barba, « A Convolutional Neural Network Approach for Objective Video Quality Assessment », IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no 5, , p. 1316–1327 (PMID17001990, DOI10.1109/TNN.2006.879766, lire en ligne, consulté le ).
Kunihiko Fukushima, « Neocognitron : un modèle de réseau neuronal auto-organisé pour un mécanisme de reconnaissance de formes non affecté par un changement de position », Biological Cybernetics, vol. 36, no 4, , p. 193–202 (PMID7370364, DOI10.1007/BF00344251, S2CID206775608, lire en ligne [archive du ], consulté le )
(en) Kunihiko Fukushima, « Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position », Biological Cybernetics, vol. 36, no 4, , p. 193–202 (PMID737036, DOI10.1007/BF00344251, lire en ligne, consulté le ).
K. Fukushima, « Extraction de caractéristiques visuelles par un réseau multicouche d'éléments de seuil analogiques », IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, vol. 5, no 4, , p. 322–333 (DOI10.1109/TSSC.1969.300225).
J Weng, N Ahuja et TS Huang, 1993 (4e) Conférence internationale sur la vision par ordinateur, IEEE, , 121–128 p. (ISBN0-8186-3870-2, DOI10.1109/ICCV.1993.378228, S2CID8619176), « Apprentissage de la reconnaissance et de la segmentation d'objets 3D à partir d'images 2D ».
(en) Dan Ciresan, Üli Meier, Jonathan Masci, Luca M. Gambardella et Jurgen Schmidhuber, « Flexible, High Performance Convolutional Neural Networks for Image Classification », Proceedings of the Twenty-Second international joint conference on Artificial Intelligence-Volume Volume Two, vol. 2, , p. 1237–1242 (lire en ligne, consulté le ).
(en) Kumar Chellapilla (dir.), Sid Puri et Patrice Simard, Tenth International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, Suvisoft, (lire en ligne), « High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing ».
(en) D. H. Hubel et T. N. Wiesel, « Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex », The Journal of Physiology, vol. 195, no 1, , p. 215–243 (ISSN0022-3751, PMID4966457, PMCID1557912, lire en ligne).
(en) MarcAurelio Ranzato, Christopher Poultney, Sumit Chopra et Yann LeCun, « Efficient Learning of Sparse Representations with an Energy-Based Model », Advances in Neural Information Processing Systems, (lire en ligne).
(en) « Regularization of Neural Networks using DropConnect », Proceedings of the 30th International Conference on Machine Learning, no 28(3), , p. 1058-1066 (lire en ligne, consulté le ).
nih.gov
ncbi.nlm.nih.gov
(en) Patrick Le Callet, Christian Viard-Gaudin et Dominique Barba, « A Convolutional Neural Network Approach for Objective Video Quality Assessment », IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no 5, , p. 1316–1327 (PMID17001990, DOI10.1109/TNN.2006.879766, lire en ligne, consulté le ).
(en) D. H. Hubel et T. N. Wiesel, « Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex », The Journal of Physiology, vol. 195, no 1, , p. 215–243 (ISSN0022-3751, PMID4966457, PMCID1557912, lire en ligne).
Kunihiko Fukushima, « Neocognitron : un modèle de réseau neuronal auto-organisé pour un mécanisme de reconnaissance de formes non affecté par un changement de position », Biological Cybernetics, vol. 36, no 4, , p. 193–202 (PMID7370364, DOI10.1007/BF00344251, S2CID206775608, lire en ligne [archive du ], consulté le )
(en) Kunihiko Fukushima, « Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position », Biological Cybernetics, vol. 36, no 4, , p. 193–202 (PMID737036, DOI10.1007/BF00344251, lire en ligne, consulté le ).
(en) Aaron van den Oord, Sander Dieleman, Benjamin Schrauwen, C. J. C. Burges, L. Bottou, M. Welling, Z. Ghahramani et K. Q. Weinberger, Deep content-based music recommendation, Curran Associates, Inc., , 2643–2651 p. (lire en ligne).
(en) Toshiteru Homma, Les Atlas et Robert II Marks, « An Artificial Neural Network for Spatio-Temporal Bipolar Patters: Application to Phoneme Classification », Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 1, , p. 31–40 (lire en ligne [PDF]).
(en) A. Krizhevsky, I. Sutskever et G. E. Hinton, « ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks », Advances in neural Processing Systems de traitement, vol. 1, , p. 1097–1105 (lire en ligne [archive du ]).
princeton.edu
cs.princeton.edu
Kunihiko Fukushima, « Neocognitron : un modèle de réseau neuronal auto-organisé pour un mécanisme de reconnaissance de formes non affecté par un changement de position », Biological Cybernetics, vol. 36, no 4, , p. 193–202 (PMID7370364, DOI10.1007/BF00344251, S2CID206775608, lire en ligne [archive du ], consulté le )
(en) Kunihiko Fukushima, « Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position », Biological Cybernetics, vol. 36, no 4, , p. 193–202 (PMID737036, DOI10.1007/BF00344251, lire en ligne, consulté le ).
Kunihiko Fukushima, « Neocognitron : un modèle de réseau neuronal auto-organisé pour un mécanisme de reconnaissance de formes non affecté par un changement de position », Biological Cybernetics, vol. 36, no 4, , p. 193–202 (PMID7370364, DOI10.1007/BF00344251, S2CID206775608, lire en ligne [archive du ], consulté le )
J Weng, N Ahuja et TS Huang, 1993 (4e) Conférence internationale sur la vision par ordinateur, IEEE, , 121–128 p. (ISBN0-8186-3870-2, DOI10.1109/ICCV.1993.378228, S2CID8619176), « Apprentissage de la reconnaissance et de la segmentation d'objets 3D à partir d'images 2D ».
(en) Nitish Srivastava, C. Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Ruslan Salakhutdinov, « Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from overfitting », Journal of Machine Learning Research, vol. 15, no 1, , p. 1929–1958 (lire en ligne [PDF]).
umontreal.ca
iro.umontreal.ca
(en) Masakazu Matusugu, Katsuhiko Mori, Yusuke Mitari et Yuji Kaneda, « Subject independent facial expression recognition with robust face detection using a convolutional neural network », Neural Networks, vol. 16, no 5, , p. 555–559 (DOI10.1016/S0893-6080(03)00115-1, lire en ligne, consulté le ).
univ-nantes.fr
hal.univ-nantes.fr
(en) Patrick Le Callet, Christian Viard-Gaudin et Dominique Barba, « A Convolutional Neural Network Approach for Objective Video Quality Assessment », IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no 5, , p. 1316–1327 (PMID17001990, DOI10.1109/TNN.2006.879766, lire en ligne, consulté le ).
web.archive.org
Kunihiko Fukushima, « Neocognitron : un modèle de réseau neuronal auto-organisé pour un mécanisme de reconnaissance de formes non affecté par un changement de position », Biological Cybernetics, vol. 36, no 4, , p. 193–202 (PMID7370364, DOI10.1007/BF00344251, S2CID206775608, lire en ligne [archive du ], consulté le )
(en) A. Krizhevsky, I. Sutskever et G. E. Hinton, « ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks », Advances in neural Processing Systems de traitement, vol. 1, , p. 1097–1105 (lire en ligne [archive du ]).