Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/14697
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dc.contributor.authorDjemaa, Mahir-
dc.date.accessioned2023-10-29T09:06:34Z-
dc.date.available2023-10-29T09:06:34Z-
dc.date.issued2023-06-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-guelma.dz/jspui/handle/123456789/14697-
dc.description.abstractL'objectif principal de ce mémoire est de construire un model de classification basé sur les techniques d'apprentissage automatique, Nous utiliserons à cette effet un model de réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour identifier et classer correctement des images de chiffres appartenant à la base de données MNIST, cette base de données contient des images de chiffres manuscrits en noir et blanc, de taille 28 x 28 pixels. Dans ce travail on mettra en évidence l’efficacité des model à base de CNN dans la reconnaissance et la classification de chiffres manuscrits à partir de leur image brut ce qui sera l'objet de notre partie applicationen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité 08 Mai 1945 de Guelmaen_US
dc.titleClassification des images par CNNen_US
dc.typeWorking Paperen_US
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