... | @@ -10,10 +10,10 @@ Cette formation est totalement libre, gratuite et ouverte à toutes et à tous ! |
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## Prochaine session :
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|**Jeudi 3 février, 14h, Séquence 8 : <br>Les réseaux autoencodeurs (AE), un exemple d'apprentissage non supervisé.**|
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|**Jeudi 10 février, 14h, Séquence 9 : <br>Variational Autoencoder (VAE), apprentissage "self supervised" et réseaux génératifs<br>ou comment parcourir l'imagination de nos réseaux !**|
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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">](#)<br>Durée : 2h |
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|Principes et architecture d'un Variational Autoencoder (VAE).<br>Problématiques liées à la gestion de "gros" datasets.<br>Projection gaussienne - Génération de données - Morphing dans l'espace latent.<br>Programmation avancée avec Keras - Datasets clusterisés - GPU et batch<br>Exemple proposé :<br>Mise en œuvre d'un VAE, génération de données et morphing dans l'espace latent.<br>![VAEjpg](uploads/3d6f966202a0e845b449eb2cc5035d75/VAEjpg.jpg)|
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|Paramètres Zoom :<br>id: **912 7100 3077**<br>code: **12321**<br>Lien : https://zoom.us/join |
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|Durée : 2h - Les paramètres de diffusion seront précisés la veille|
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Les **séquences précédentes** sont disponibles sur notre **[chaine YouTube](https://fidle.cnrs.fr/youtube)**
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