« Modèle génératif » : différence entre les versions
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Modèle issu de l'apprentissage automatique qui permet à la fois de générer de nouveaux exemples à partir des données d'entraînement et d'évaluer la probabilité qu'un nouvel exemple proviennent ou ait été généré à partir des données d'entraînement. | Modèle issu de l'apprentissage automatique qui permet à la fois de générer de nouveaux exemples à partir des données d'entraînement et d'évaluer la probabilité qu'un nouvel exemple proviennent ou ait été généré à partir des données d'entraînement. | ||
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Source : Ahmed, Faruk (2017). Generative models for natural images, mémoire de maitrise, Université de Montréal, 88 pages. | Source : Ahmed, Faruk (2017). Generative models for natural images, mémoire de maitrise, Université de Montréal, 88 pages. | ||
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Source : Wikipedia, Réseaux antagonistes génératifs, https://fr.wikipedia.org/wiki/Réseaux_antagonistes_génératifs, consulté le 30 mai 2019. | Source : Wikipedia, Réseaux antagonistes génératifs, https://fr.wikipedia.org/wiki/Réseaux_antagonistes_génératifs, consulté le 30 mai 2019. | ||
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Version du 17 juin 2019 à 21:59
Définition
Modèle issu de l'apprentissage automatique qui permet à la fois de générer de nouveaux exemples à partir des données d'entraînement et d'évaluer la probabilité qu'un nouvel exemple proviennent ou ait été généré à partir des données d'entraînement.
Note: Par exemple, suite à l'entraînement d'un modèle sur un ensemble de phrases représentatives de la langue française, le modèle sera à même de calculer la probabilité qu'une nouvelle phrase soit une phrase française correcte.
Français
modèle génératif
Anglais
generative model
Source : Ahmed, Faruk (2017). Generative models for natural images, mémoire de maitrise, Université de Montréal, 88 pages.
Source : Wikipedia, Réseaux antagonistes génératifs, https://fr.wikipedia.org/wiki/Réseaux_antagonistes_génératifs, consulté le 30 mai 2019.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
