AE1/ Réseaux autoencodeurs (AE)

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 24 янв 2025

Комментарии • 21

  • @Itsme-us6zi
    @Itsme-us6zi 2 года назад

    J"ai pas les mots pour vous remercier de tout votre effort et votre travail ! Tout est bien expliqué chapeau

    • @CNRS-FIDLE
      @CNRS-FIDLE  2 года назад

      Merci beaucoup pour ce retour !!
      Vos remerciements sont notre meilleure récompense :-)

  • @IbtissamBENMILOUD
    @IbtissamBENMILOUD 19 дней назад

    Merci beaucoup, C'est clair et en plus en français :)

  • @clementrietsch6973
    @clementrietsch6973 2 года назад

    En français et bien expliquer, génial pour un autodidacte, go manger toute les vidéo de la chaîne.😍 Merci a vous pour ce travail.

    • @CNRS-FIDLE
      @CNRS-FIDLE  2 года назад

      Merci beaucoup, nous sommes très heureux que ces contenus puissent vous aider !!

  • @KifranKober
    @KifranKober 2 года назад

    Merci, vraiment. Je travaille sur des séries temporelles avec des Auto Encodeurs via Keras / TF. Votre introduction à la "Functional API" m'ouvre de nouvelles perspectives :)
    Magnifique travail, merci à tou·te·s !

    • @CNRS-FIDLE
      @CNRS-FIDLE  2 года назад

      Merci beaucoup pour votre retour !!

  • @trounormands
    @trounormands 3 года назад +2

    toujours super !
    merci pour votre travail, c'est très précieux pour les autres comme moi qui débutent

    • @CNRS-FIDLE
      @CNRS-FIDLE  3 года назад

      Merci beaucoup et bon courage !

  • @gregoiremafutala9897
    @gregoiremafutala9897 2 года назад +1

    Big merci pour la vidéo :))
    C'est du bon travail, les illustrations aident vraiment à bien cerner les explications !!!

  • @medridhaamamou
    @medridhaamamou Год назад

    Excellente pédagogie, un travail magnifique... je voulais savoir y a t il une vidéo pour l'apprentissage des CNN ! et un grand merci ...

    • @CNRS-FIDLE
      @CNRS-FIDLE  Год назад

      Oui sur la page youtube de fidle

  • @MLA263
    @MLA263 Год назад

    J'arrive un peu tard mais merci !

  • @ibrahimabarry8839
    @ibrahimabarry8839 3 года назад

    merci

  • @mohamedkhoual4289
    @mohamedkhoual4289 3 года назад

    Pour le traitements d'images pour la reconnaissance des anciens manuscrits as-tu des idées svp ???

    • @CNRS-FIDLE
      @CNRS-FIDLE  3 года назад +1

      Non, mais il serait étonnant que des travaux n'aient pas été effectués dans ce sens... un petit travail de bibliographie est sans doute à faire ;-)

  • @WahranRai
    @WahranRai 3 года назад +1

    Il fallait peut etre implementer un exemple d'autoencoder simple avec mnist sans convolution : partir de l'image 28x28, l'aplatir (784) la compresser (latent de 32, 64 ..) et la reconstuer en inversant les couches..

    • @CNRS-FIDLE
      @CNRS-FIDLE  2 года назад

      Pourquoi pas, nous allons étudier cela :-) Merci pour votre retour !