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e5be85253d
commit
9aee26c858
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LICENSE.md
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LICENSE.md
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MIT License
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Copyright (c) 2023 Tocard-inc
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Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
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of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
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in the Software without restriction, including without limitation the rights
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to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
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copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
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furnished to do so, subject to the following conditions:
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The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
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copies or substantial portions of the Software.
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THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
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IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
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FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
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AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
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LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
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OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
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SOFTWARE.
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README.md
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README.md
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# README
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Ce repository contient l'implémentation de deux réseaux de deep learning pour l'apprentissage semi-supervisé: simCLR et SGAN. Les deux réseaux ont été testés sur des jeux de données de classification d'images.
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## simCLR
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simCLR est une approche semi-supervisée pour l'apprentissage de représentations à partir d'un grand nombre d'images non étiquetées. Le modèle consiste en une chaîne de transformation qui transforme les entrées dans un espace d'apprentissage continu et en un classificateur qui prédit les labels des entrées transformées.
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## SGAN
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SGAN est un réseau GAN semi-supervisé qui utilise une générateur pour produire des images aléatoires et un discriminateur pour les classer en fonction des labels connus. Le but est de produire des images qui sont à la fois réalistes et informatives pour l'apprentissage de la classification.
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Comment utiliser ce repository
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## Comment utiliser ce repository
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Les notebooks (colab) se situent dans le dossier `src`.
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## Contacts
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- Laurent Fainsin <laurent@fainsin.bzh>
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- Damien Guillotin <damien.guillotin@etu.inp-n7.fr>
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- Pierre-Eliot Jourdan <pierreeliot.jourdan@etu.inp-n7.fr>
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## License MIT
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src/notebook_simCLR.ipynb
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5264
src/notebook_simCLR.ipynb
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