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Le Flow Matching apprend un champ de vecteurs continu pour transformer du bruit en données. Guide complet avec code PyTorch.
Flow Matching : Guide Complet — Génération par Correspondance de Flux Lire
Le CPC apprend des représentations en prédisant des échantillons futurs dans un espace latent. Guide complet avec code PyTorch.
CPC : Guide Complet — Codage Prédictif Contrastif Lire
Les Consistency Models génèrent des échantillons en un seul passage grâce à la consistance le long des trajectoires ODE.
Consistency Models : Guide Complet — Génération en un Seul Pas Lire
Le NTK décrit l’évolution des réseaux neuronaux infiniment larges comme un noyau fixe pendant l’entraînement.
NTK : Guide Complet — Noyau Tangent Neuronal Lire
L’Evidential Deep Learning quantifie l’incertitude des predictions en separant l’incertitude aleatoire de l’incertitude epistemique.
Evidential Deep Learning : Guide Complet – Apprentissage Probabiliste par Preuve Lire
Les Hyperbolic Neural Networks exploitent la géométrie hyperbolique pour représenter efficacement des structures hiérarchiques. Guide complet avec code PyTorch.
Hyperbolic Neural Networks: Guide Complet – Embeddings dans l’Espace Hyperbolique Lire
Le MLM prédit des mots masqués dans des phrases pour apprendre des représentations contextuelles. Guide complet avec code PyTorch.
MLM : Guide Complet — Modélisation de Langage Masqué (BERT) Lire
Le Signature Transform capture les propriétés géométriques des chemins via des itérés d’intégrales. Guide complet avec code Python.
Signature Transform : Guide Complet — Transformée de Signature pour Séries Temporelles Lire
GraphSAGE génère des embeddings pour de nouveaux noeuds jamais vus via l’agrégation inductive de voisinage.
GraphSAGE : Guide Complet — Généralisation d’Embeddings de Graphes Lire
Le GAT utilise l’attention pour pondérer l’importance de chaque voisin dans un graphe. Guide complet avec code PyTorch.
GAT : Guide Complet — Réseaux d’Attention sur Graphes Lire