Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Convolutional VAE
Variante du Variational Autoencoder intégrant des couches de convolution pour capturer efficacement les structures spatiales et hiérarchiques dans les données images.
Encoder convolutionnel
Réseau neuronal convolutif qui transforme une image en entrée en paramètres de distribution (moyenne et variance) dans l'espace latent.
Decoder convolutionnel
Architecture de déconvolution ou transposée qui reconstruit une image à partir d'un vecteur latent échantillonné.
Fonction de perte ELBO
Evidence Lower BOund optimisée dans les VAE, combinant reconstruction error et KL-divergence pour équilibrer fidélité et régularisation.
Architecture à convolution transposée
Structure de décodeur utilisant des convolutions transposées (deconvolutions) pour upsample et reconstruire les images.
Mécanisme d'inférence variationnelle
Processus d'approximation de la posteriori complexe par une distribution paramétrique plus simple et tractable.
Génération d'images conditionnelle
Extension CVAE permettant de générer des images conditionnées à des attributs ou étiquettes spécifiques.
Regularisation KL-divergence
Terme de pénalité dans la fonction de perte forçant la distribution latente à suivre une gaussienne standard.
Briques de convolution profondes
Empilement de couches convolutives, pooling et activation pour extraire des caractéristiques hiérarchiques.
Transfer learning avec CVAE
Adaptation d'un CVAE pré-entraîné pour des tâches de classification ou segmentation avec fine-tuning minimal.