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== Définition ==
== Définition ==
Les convolutions transposées transforment les images, généralement d'un format réduit à un format plus grand. Imaginez une image qui a été réduite à un format de 2x2 pixels. Pour transposer l'image dans un format plus grand, une convolution par incrément fractionnaire reconstruit la résolution spatiale de l'image puis applique la convolution.
== Français ==
== Français ==
''' déconvolution'''
''' convolution transposée '''
 
''' convolution par incrément fractionnaire '''
 
''' convolution à pas fractionnaire'''
 
''' déconvolution <small><i>(par abus de langage)</i></small>'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' deconvolution'''
''' fractionally-strided convolution'''
 
''' transposed convolution'''
 
''' up sampling '''
 
''' deconvolution <small><i>(par abus de langage)</i></small>'''
==Sources==
 
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/fractionally-strided-convolution Source : DeepAI.org ]
 
[https://naokishibuya.medium.com/up-sampling-with-transposed-convolution-9ae4f2df52d0  Source: medium]


<small>
[https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-convolutional-neural/9781789130331/c6c4a7a2-7776-454a-83c5-3779ab807a00.xhtml  Source: O’Reilly]


[http://isi.cbs.nl/glossary/term894.htm  Source : ISI ]


[[:Catégorie:Statistiques | © Glossaire de la statistique DataFranca]]<br>
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Statistiques]]
[[Catégorie:ISI]]

Dernière version du 30 août 2024 à 17:49

Définition

Les convolutions transposées transforment les images, généralement d'un format réduit à un format plus grand. Imaginez une image qui a été réduite à un format de 2x2 pixels. Pour transposer l'image dans un format plus grand, une convolution par incrément fractionnaire reconstruit la résolution spatiale de l'image puis applique la convolution.

Français

convolution transposée

convolution par incrément fractionnaire

convolution à pas fractionnaire

déconvolution (par abus de langage)

Anglais

fractionally-strided convolution

transposed convolution

up sampling

deconvolution (par abus de langage)

Sources

Source : DeepAI.org

Source: medium

Source: O’Reilly

Contributeurs: Amanda Clément, wiki