« A priori régulier » : différence entre les versions

Dernière version du 11 février 2024 à 22:19

Une contrainte contextuelle générique dans le traitement de l'image est la régularité [smoothness].

Un a priori est dit régulier si il est supporté sur tout l'espace de paramètres, sinon il est dit non régulier.

a priori régulier

a priori uniforme

smoothness prior

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-== en construction ==
-image processing
 == Définition ==
-Une contrainte contextuelle générique dans le traitement de l'image est la regularité [''smoothness'']
+Une contrainte contextuelle générique dans le traitement de l'image est la régularité [''smoothness''].
-Le prior régulier a été l'une des hypothèses les plus populaires en vision artificielle de bas niveau.
+Un a priori est dit régulier si il est supporté sur tout l'espace de paramètres, sinon il est dit non régulier.
 == Français ==
-'''prior régulier'''
+'''a priori régulier'''
-'''prior uniforme'''
+'''a priori uniforme'''
 == Anglais ==
 '''smoothness prior'''
-<small>
+==Sources==
 [https://www.apprentissageprofond.org/   Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 ]
+* [http://www.nlpr.ia.ac.cn/users/szli/MRF_Book/Chapter_1/node18.html  Source : nlpr.ia]
-[http://www.nlpr.ia.ac.cn/users/szli/MRF_Book/Chapter_1/node18.html  Source : nlpr.ia]
 [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:App-profond-livre]]
-[[Catégorie:Scotty2]]