« Débruitage » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le processus rétrospectif 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. Il s'agit d'un processus de ''débruitage'' qui intervient après le '''[[processus prospectif]]'''.
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]]'''
Voir aussi '''[[modèle à bruit statistique]]'''


== Français ==
== Français ==
''' processus rétrospectif'''
''' débruitage'''
 
''' soustraction du bruit statistique'''


== Anglais ==
== Anglais ==
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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:publication]]

Version du 21 novembre 2024 à 11:23

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

Source : arxiv

Source : arxiv

Source : arxiv

Source : AssemblyAI

Source : Medium

Contributeurs: Arianne