Aller au contenu
Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

↑↓ naviguer↵ ouvre le résultat en surbrillanceesc fermer

← Tous les exercices

Abîmer une image : le calcul exact de la diffusion

Partie 3 · ★

La diffusion commence par abîmer l'image en la mélangeant à du bruit, avec un calcul exact, sans réseau : x(t) = √ᾱ × x(0) + √(1 − ᾱ) × ε. ᾱ est proche de 1 aux premières étapes (image presque intacte) et proche de 0 à la fin (bruit presque pur).

Écris abimer. Les données sont fournies : x(0) = [0,9 ; 0,7], bruit ε = [0,5 ; −1], ᾱ = 0,81 (donc √ᾱ = 0,9, et √(1 − ᾱ) ≈ 0,44). Tu dois retrouver [1,03 ; 0,19] du cours.

Ctrl/⌘+Entrée