AE1/ Réseaux autoencodeurs (AE)
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- čas přidán 17. 03. 2021
- Les réseaux autoencodeurs (AE) sont un bon exemple d'apprentissage non supervisé.
Toutes nos vidéos : fidle.cnrs.fr/youtube
Le site de notre formation : fidle.cnrs.fr
Après une présentation des concepts et des couches convolutives (normales et transposées), nous nous intéresserons a la manière d'implémenter efficacement des modèles avancés avec l'API fonctionnelle de Keras. - Věda a technologie
En français et bien expliquer, génial pour un autodidacte, go manger toute les vidéo de la chaîne.😍 Merci a vous pour ce travail.
Merci beaucoup, nous sommes très heureux que ces contenus puissent vous aider !!
J"ai pas les mots pour vous remercier de tout votre effort et votre travail ! Tout est bien expliqué chapeau
Merci beaucoup pour ce retour !!
Vos remerciements sont notre meilleure récompense :-)
toujours super !
merci pour votre travail, c'est très précieux pour les autres comme moi qui débutent
Merci beaucoup et bon courage !
Big merci pour la vidéo :))
C'est du bon travail, les illustrations aident vraiment à bien cerner les explications !!!
Merci beaucoup !
Merci, vraiment. Je travaille sur des séries temporelles avec des Auto Encodeurs via Keras / TF. Votre introduction à la "Functional API" m'ouvre de nouvelles perspectives :)
Magnifique travail, merci à tou·te·s !
Merci beaucoup pour votre retour !!
merci
Merci !
Excellente pédagogie, un travail magnifique... je voulais savoir y a t il une vidéo pour l'apprentissage des CNN ! et un grand merci ...
Oui sur la page youtube de fidle
J'arrive un peu tard mais merci !
courage
Pour le traitements d'images pour la reconnaissance des anciens manuscrits as-tu des idées svp ???
Non, mais il serait étonnant que des travaux n'aient pas été effectués dans ce sens... un petit travail de bibliographie est sans doute à faire ;-)
Il fallait peut etre implementer un exemple d'autoencoder simple avec mnist sans convolution : partir de l'image 28x28, l'aplatir (784) la compresser (latent de 32, 64 ..) et la reconstuer en inversant les couches..
Pourquoi pas, nous allons étudier cela :-) Merci pour votre retour !