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== Définition ==
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Une contrainte contextuelle générique dans le traitement de l'image est la régularité [''smoothness''].
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Un a priori est dit régulier si il est supporté sur tout l'espace de paramètres, sinon il est dit non régulier.
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== méthode de retrait ==
à venir...
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== Français ==
== Français ==
'''prior régulier'''
'''a priori régulier'''  
 
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'''a priori uniforme'''
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== Anglais ==
== Anglais ==
'''smoothness prior'''
'''smoothness prior'''
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==Sources==
[https://www.leslibraires.ca/livres/l-apprentissage-profond-ian-goodfellow-9791097160432.html   Source:L'APPRENTISSAGE PROFOND]
[https://www.apprentissageprofond.org/   Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 ]
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* [http://www.nlpr.ia.ac.cn/users/szli/MRF_Book/Chapter_1/node18.html Source : nlpr.ia]
 
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 11 février 2024 à 22:19

Définition

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.

Français

a priori régulier

a priori uniforme

Anglais

smoothness prior

Sources

Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018