« Réseau antagoniste génératif » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 8 : | Ligne 8 : | ||
[[Catégorie:Scotty]] | [[Catégorie:Scotty]] | ||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
| Ligne 16 : | Ligne 15 : | ||
Un RAG est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex. une image), tandis que son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le résultat du générateur. L'apprentissage peut être modélisé comme un jeu à somme nulle. | Un RAG est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex. une image), tandis que son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le résultat du générateur. L'apprentissage peut être modélisé comme un jeu à somme nulle. | ||
==Français | ==Français== | ||
'''réseaux adverses génératifs''' loc. nominale. masc. | '''réseaux adverses génératifs''' loc. nominale. masc. | ||
'''réseaux antagonistes génératifs''' loc. nominale. masc. | |||
| Ligne 29 : | Ligne 28 : | ||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seaux_antagonistes_g%C3%A9n%C3%A9ratifs | [https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seaux_antagonistes_g%C3%A9n%C3%A9ratifs Source : Wikipedia IA] | ||
[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=r%C3%A9seau+antagoniste+g%C3%A9n%C3%A9ratif&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs | [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=r%C3%A9seau+antagoniste+g%C3%A9n%C3%A9ratif&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus] | ||
Version du 31 mai 2019 à 19:38
Domaine
Définition
En intelligence artificielle, le réseau antagoniste génératif (RAG), en anglais «generative adversarial network» ou GAN, est une classe d'algorithmes d'apprentissage non-supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par Goodfellow et al. 2014 alors qu'il était étudiant au MILA à Montréal. Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme.
Un RAG est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex. une image), tandis que son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le résultat du générateur. L'apprentissage peut être modélisé comme un jeu à somme nulle.
Français
réseaux adverses génératifs loc. nominale. masc.
réseaux antagonistes génératifs loc. nominale. masc.
Anglais
Generative adversarial network
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
