« Bruitage » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le bruitage, aussi appelé ajout de bruit statistique, désigne une phase des modèles à bruit statistique qui ajoute progressivement du bruit aux données d'entrée (propres), jusqu'à ce qu'on obtienne un bruit gaussien pur. Il s'agit d'un processus de corruption par bruit qui se déroule avant le '''[[débruitage]]'''.


Voir aussi '''backward process'''
Voir aussi '''[[modèle à bruit statistique]]'''


== Français ==
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''' XXXXXX'''
''' bruitage'''
 
'''ajout de bruit statistique'''


== Anglais ==
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''' Forward Rrocess'''
''' forward process'''
 
''' forward diffusion process'''
 
''' diffusion process'''
 
''Forward process is a stage in diffusion models that progressively adds noise over several steps to the original clean input until it results in pure Gaussian noise. It is a corruption noise process which happens before the backward process.''


== Source ==
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[https://medium.com/@kemalpiro/step-by-step-visual-introduction-to-diffusion-models-235942d2f15c#:~:text=The%20forward%20diffusion%20process%20is,noise%20into%20the%20image%20again  Source : Medium]
[https://medium.com/@kemalpiro/step-by-step-visual-introduction-to-diffusion-models-235942d2f15c#:~:text=The%20forward%20diffusion%20process%20is,noise%20into%20the%20image%20again  Source : Medium]


[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 22 novembre 2024 à 10:18

Définition

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le bruitage, aussi appelé ajout de bruit statistique, désigne une phase des modèles à bruit statistique qui ajoute progressivement du bruit aux données d'entrée (propres), jusqu'à ce qu'on obtienne un bruit gaussien pur. Il s'agit d'un processus de corruption par bruit qui se déroule avant le débruitage.

Voir aussi modèle à bruit statistique

Français

bruitage

ajout de bruit statistique

Anglais

forward process

forward diffusion process

diffusion process

Forward process is a stage in diffusion models that progressively adds noise over several steps to the original clean input until it results in pure Gaussian noise. It is a corruption noise process which happens before the backward process.

Source

Source: arxiv

Source : arxiv

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Source : AssemblyAI

Source : Medium

Contributeurs: Arianne , wiki