« Débruitage » : différence entre les versions
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Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le processus de débruitage désigne une phase des modèles à bruit statistique dont l'objectif est de convertir, en plusieurs étapes, un bruit pur en une image à l'aide d'un réseau neuronal, générant ainsi un nouvel échantillon de données. Ce processus intervient après le '''[[bruitage]]'''. | |||
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Dernière version du 21 novembre 2024 à 11:24
Définition
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le processus de débruitage désigne une phase des modèles à bruit statistique dont l'objectif est de convertir, en plusieurs étapes, un bruit pur en une image à l'aide d'un réseau neuronal, générant ainsi un nouvel échantillon de données. Ce processus intervient après le bruitage.
Voir aussi modèle à bruit statistique
Français
débruitage
soustraction du bruit statistique
Anglais
reverse process
reverse diffusion process
backward denoising process
backward process
The backward process is a stage in diffusion model which goal is to convert, in multiple steps, pure noise into an image using neural network and it is used for new sample generation. It is a denoising process which is done after the forward process.
Source
Contributeurs: Arianne
