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TiddlyWiki
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Adagrad
Adam
Addition binaire (RNN)
Ajouter du bruit
Apprentissage auto-supervisé
Apprentissage renforcé
Apprentissage supervisé
Approximation aux moindres carrés
Arbre de décision
Arbre de décision (classification)
Attention
Autoencodeur
Autoencodeur variationel
Batch
Benchmark CNN
BorderlessArray
Calcul du gradient avec GradientTape pour Xor
Cascaded Refinement Network
ChatGPT2
Choix de l'unité
CLIP
CNN
Conditional GAN
Contrastive Learning
Convolutions transposées
Cycle GAN
DAB-DETR
DALL-E
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
Deformable DETR
DETR
DETRs -- comparaisons
Distance de contenu et de style
Distance de Fréchet
Distance-IOU
divergence de Kullback-Leibler
Données
DQ-DETR
Dropout
Dynamic DETR
Ecart moyen maximum
EfficientNet
EfficientNet v2
Entropie croisée
Fast R-CNN
Faster R-CNN
Fils Twitter
Focal loss
Fonction d'activation
Fonction d'erreur
Fonction d'erreur de YOLO
Gate Recurrent Units
Generalized Intersection over Union (GIOU)
Generative Adversarial Network (GAN)
GPT-3
Hardware
Histoire
Image to image translation
Images de tailles différentes
Inception
Index
k-moyennes
Keras
Keras -- créer une couche
Keras -- Fabriquer son réseau
Keras -- fonction d'erreur perso
Keras -- générateur
Keras -- inspecter son réseau
Keras -- logs perso
Kernel inception distance
la profondeur d'un réseau permet de séparer des données
Lien entre KL et vraisemblance marginale
Long Short-Term Memory Network
Mask R-CNN
Mean Squared Error
Mesures du résultat
MobileNet
MobileNetv2
Modèle à diffusion
Moment
Monkey net
Monkey net ordre 1
Neural Architecture Search
Neurones
Noir sur blanc mieux que blanc sur noir
notes sklearn gael varoquaux
Parallélisme
Perceptron
Plan du cours intro réseaux neuronaux IREN
Plan du cours intro réseaux neuronaux RDI 2018
Post-traitement par minimisation d'énergie
Pratique -- divers
Problème du cocktail
Projet 2021 (pas fait finalement)
Projet navires 2021
Projet navires 2022
Projet navires 2023
Projet navires 2024
Pyramide
Pytorch
Pytorch -- apprentissage
Pytorch -- post apprentissage
Pytorch -- réseau simple
Quel réseau pour quel problème
R-CNN
RegNet
Régression logistique
Régression polynomiale
Régularisation
ReLu
Réseau bayésien
Réseau de neurones multicouche acyclique
Réseau en U
Réseau récurrent
Réseaux génératifs
Réseaux pour l'auto-apprentissage
ResNet
RetinaNet
Rétropropagation du gradient
rings
RL -- Choix de l'action
RL -- Evaluation d'un état
RotNet
Self attention GAN
Solveurs
SSD
Stable diffusion
style CSS
Super resolution -- Efficient Sub-Pixel CNN
Supervised contrastive loss
SVM
TCN
TensorBoard
TensorFlow
Tensorflow : différentiation automatique (gradient tape)
Tensorflow Dataset
Tensorflow Dataset -- Création
Tensorflow Dataset -- Modification
Tensorflow Dataset -- Post-traitement
Tensorflow Dataset -- Usage
tensorflow_datasets
Tokenization
Traitement automatique des langues
Transformeur pour l'image
Transformeurs
Travail sur les données
Trucs et astuces pour le projet
Types d'apprentissage
Types de blocs
Types de réseaux neuronaux
U-2-net
Untitled
Valeur du taux d'apprentissage
Vanishing gradient
VGG
xor
YOLO