Réseaux neuronaux antagonistes (RNA)

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Réseaux neuronaux antagonistes (RNA)
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Réseaux neuronaux antagonistes
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GAN
Generative Adversarial Network
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réseaux neuronaux antagonistes
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https://www.wikidata.org/wiki/Q25104379
has broader
Apprentissage machine
has related
IA générative
Apprentissage profond
Réseaux de neuronnes artificiels
definition
Architecture d'apprentissage profond composée de deux réseaux en compétition — un générateur et un discriminateur — permettant de produire des données synthétiques réalistes.
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Concepts et mots-clés
IA générative, puissances du faux et régimes d'authenticité

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« L'authenticité, qui fait qu'on adhère aux résultats d'une médiation, correspond à une dynamique complexe [...] qu'on a décidé d'appeler le régime d'authenticité, terme qu'on a emprunté aux spécialistes des théories du patrimoine. Régime d'authenticité, donc, qui est le produit d'une logique triadique, à trois éléments, et qu'on peut décrire de la façon suivante : une authorité (première composante de la triade) atteste d'une vérité (deuxième composante) et elle le fait grâce à une légitimité (troisième composante). Cette légitimité a ceci de particulier qu'elle provient de la capacité d'attestation qu'a cette autorité de dire la vérité. [...] Tout changement dans cette mécanique et dans cette dynamique, par exememple un changement d'autorité ou une perte de légitimité, remet en cause ce qui avait été déclaré authentique auparavant. Ce sont ces remises en cause ou ces ruptures qui provoquent des changements de régime d'authenticité et qui peut donc aussi fragmenter et démultiplier les régimes d'authenticité comme on le constate aujourd'hui dans la réalité que nous vivons et dont les réseaux sociaux font partie. » author self citation
« Là on assiste à quelque chose de marquant. En fait, parmi nos plus jeunes chercheurs, on gagne énormément de compétences en deep learning, et c'est intéressant parce que ce sont des gens qui sont capables de faire des réseaux formidables, on obtient des outils qui sont souvent beaucoup plus performants que ce qu'on avait avant, des possibilités de création comme on a vu ce matin, des choses très intéressantes. Et, à côté de ça, on perd réellement des compétences en mathématiques. Moi, ma formation, c'est de la vision par ordinateur, et il y a un temps où tout le monde savait calibrer des caméras du point de vue mathématique, alors que maintenant, dans les mêmes conférences, tout le monde sait faire du réseau, mais en fait c'est beaucoup de maths qui sont perdues en fait, personne sait comment calibrer une caméra. » author self citation
« Les questions fondamentales qu'on veut se poser sur tout ce qui est l'intelligence artificielle, générative en particulier, on pose souvent la question : est-ce qu'on est capable de faire ça ou quand est-ce qu'on sera capable de faire ça? La réponse est toujours trop tôt, mais en fait ce n'est pas la bonne question, les bonnes questions sont : que sont les usages qu'on veut en faire, pourquoi et quelles sont les intentions que l'on y met. » author self citation
« On est passé des méthodes qui étaient basées sur des modèles de signaux, donc de la connaissance humaine, formelle, scientifique, etc., petit à petit à des modèles d'apprentissage, aujourd'hui type réseaux de neurones, on a fait la bascule également au milieu des années 2010, et ce qu'on essaye de faire c'est justement réussir à accorder le meilleur des deux mondes entre la connaissance humaine et la compréhension, ou l'explicabilité, de ce qui est produit, et la magie, de l'autre côté, et justement de faire de la magie, mais de manière compréhensible pour l'artiste lui-même. » author self citation
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Abstraction & Reasoning Corpus Media Type
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Apprentissage profond Concept
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