« Préentraînement contrastif langue-image » : différence entre les versions
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par « ==Sources== ») |
Aucun résumé des modifications |
||
Ligne 22 : | Ligne 22 : | ||
==Sources== | ==Sources== | ||
Denis, Nicholas (2023) [https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau/serie-apprentissage-1#a1 - Révolution : Une nouvelle approche de pré-entraînement d'apprentissage par transfert voit le jour!]- Statistique Canada | Denis, Nicholas (2023) [https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau/serie-apprentissage-1#a1 - Révolution : Une nouvelle approche de pré-entraînement d'apprentissage par transfert voit le jour!]- Statistique Canada | ||
Version du 30 janvier 2024 à 14:14
En construction
Définition
Approche qui prend en entrée une image et une description textuelle de l'image et qui apprend à représenter les l'image et le texte dans un même espace latent selon une distribution de probabilité conjointe.
Compléments
CLIP est un algorithme en code source ouvert, multimodal et à apprentissage à zéro-coup. À partir d'une image et de descriptions textuelles, le modèle peut prédire la description textuelle la plus pertinente pour cette image, sans optimisation pour cette tâche particulière.
Français
préentraînement contrastif langue-image
pré-entraînement contrastif langue-image
CLIP
Anglais
CLIP
Constastive Language-Image Pretraining
Sources
Denis, Nicholas (2023) - Révolution : Une nouvelle approche de pré-entraînement d'apprentissage par transfert voit le jour!- Statistique Canada
- Introduction au contrastive learning : une forme d’apprentissage auto supervisé Medium
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki