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인공지능 완전 사전

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Vision Transformers (ViT)

Architecture neuronale qui applique les transformeurs originellement conçus pour le NLP aux tâches de vision en divisant les images en patches séquentiels.

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Rotation Prediction

Tâche prétexte où le modèle doit prédire l'angle de rotation appliqué à une image, apprenant ainsi des représentations sensibles à l'orientation spatiale.

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Jigsaw Puzzle Solving

Méthode prétexte qui consiste à diviser une image en patches et à entraîner le modèle à réassembler les pièces dans le bon ordre spatial.

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SwAV

Swapped Prediction, méthode combinant apprentissage contrastif et clustering online pour assigner des représentations cohérentes entre différentes vues augmentées.

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Masked Autoencoders (MAE)

Architecture auto-supervisée masquant un pourcentage élevé de patches d'images et reconstruisant uniquement les pixels manquants, non les patches visibles.

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IBOT

Image BERT Pre-Training avec Online Tokenizer, combinant masked image modeling et distillation de connaissance pour des pré-entraînements robustes.

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Data2Vec

Framework unifié d'apprentissage auto-supervisé pour vision, audio et texte basé sur la prédiction de représentations latentes plutôt que de pixels ou tokens.

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Local-Global Contrastive Learning

Approche contrastive établissant des correspondances entre les caractéristiques locales et globales pour capturer des représentations multi-échelles cohérentes.

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Cross-Correlation Matrix Optimization

Technique directly optimizing the cross-correlation matrix between augmented view representations to optimally align embeddings.

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