FATRAS, M. Kilian (2018) Machine Learning et Deep Learning pour la génération de données PFE - Projet de fin d'études, ENSTA.
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Résumé
Les méthodes d'apprentissage profond font partie des méthodes d'apprentissage automatique. Elles sont devenues populaires en 2012 à la suite de leur très bon résultats en reconnaissance visuelle. Ces méthodes requièrent d'être entraînées avec beaucoup de données. L'une de ces méthodes, les réseaux adversariaux générateurs, permet de générer des données qui peuvent être utilisées par les autres méthodes d'apprentissage profond. Beaucoup de variantes ont été développées et nous étudierons les propriétés de certaines d'entre elles. Nous développerons aussi nos propres variantes afin de générer des données mal classifiées par un classifieur.
Type de document: | Rapport ou mémoire (PFE - Projet de fin d'études) |
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Sujets: | Mathématiques et leurs applications |
Code ID : | 7216 |
Déposé par : | Kilian Fatras |
Déposé le : | 10 avr. 2019 15:02 |
Dernière modification: | 10 avr. 2019 15:02 |