@@ -12,8 +12,8 @@ Cette formation est totalement libre, gratuite et ouverte à toutes et à tous !
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|**Jeudi 3 février, 14h, Séquence 8 : <br>Les réseaux autoencodeurs (AE), un exemple d'apprentissage non supervisé.**|
|**Jeudi 3 février, 14h, Séquence 8 : <br>Les réseaux autoencodeurs (AE), un exemple d'apprentissage non supervisé.**|
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|Principes et architecture des réseaux autoencodeurs.<br> Convolutions classiques et transposées, upsampling - Espaces latents.<br> Programmation procédurale avec Keras - Multi input/output, inception<br>Exemple proposé :<br>Débruitage d'images fortement bruitées.<br>Où, comment à partir de ces image :<br>[<img src="uploads/864b6baebb75d672007badb09e16bfd4/AE2-07-test-noisy-xs.png">](#)<br> Il est possible de retrouver celles-ci !<br>[<img src="uploads/156f09926c8bf47613e62ab74c62484c/AE2-08-test-predict-xs.png">](#) |
|Principes et architecture des réseaux autoencodeurs.<br> Convolutions classiques et transposées, upsampling - Espaces latents.<br> Programmation procédurale avec Keras - Multi input/output, inception<br>Exemple proposé :<br>Débruitage d'images fortement bruitées.<br>Où, comment à partir de ces image :<br>[<img src="uploads/864b6baebb75d672007badb09e16bfd4/AE2-07-test-noisy-xs.png">](#)<br> Il est possible de retrouver celles-ci !<br>[<img src="uploads/156f09926c8bf47613e62ab74c62484c/AE2-08-test-predict-xs.png">](#)<br>Durée : 2h |
|Durée : 2h - Les paramètres de diffusion seront précisés la veille. |