« Architecture prédictive à vecteurs sémantiques joints pour les images » : différence entre les versions
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'''modèle prédictif à plongements joints pour les images''' | '''modèle prédictif à plongements joints pour les images''' |
Dernière version du 6 juillet 2024 à 11:06
Définition
Architecture ou modèle qui apprend en créant un représentation sémantique interne (représentation latente ou espace latent) du monde extérieur permettant la comparaison de représentations abstraites d’images. L'APPVSJ-I offre de bonnes performances dans la réalisation de plusieurs tâches de vision artificielle.
Compléments
L'architecture prédictive à vecteurs sémantiques joints, proposée par la société Meta, serait plus efficace en termes de calcul que d'autres modèles courants de vision artificielle et s'adapterait plus facilement à des situations inconnues.
Français
architecture prédictive à vecteurs sémantiques joints pour les images
APPVSJ-I
modèle prédictif à plongements joints pour les images
APPJ-I
Anglais
image joint embedding predictive architecture
I-JEPA
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
![](/wiki/annonces/impfrancais4.jpg)