Pouet épinglé

On va dire que jpp signifie "je suis pretty proud" :thinknyan:​

Pouet épinglé

Idée : un bot de jeu en mode texte, qui utilise les sondages pour orienter l'intrigue

Pouet épinglé

There is no merit, only randomness and privileges.

Pouet épinglé

Rappel : le terme correct n'est ni crypter ni chiffrer, mais chrypter.

C'est pas ekwadif, c'est derivépartiel

Kittiridescente (de gradient)

cw patterns bizarres, sortes de yeux mals placés

Guarrigue, le créateur de mastodon *accent du sud*

Nous avons donc ici une essence du birb (0.99% de précision)

La classe passereau pour ĂȘtre prĂ©cis <<

Au lieu de mettre du bruit comme image de départ, j'ai mis un chaton. Je lui ai demandé de maximiser la classe birb à partir de ça :

Ben alors Lulu, on s'est mis Ă  fabriquer des chapeaux ?

Faut que j'arrĂȘte avec mes blagues, je dois penser au mentions du pauvre Miri ;_;

C'est quand mĂȘme fabuleux ces frameworks, ça simplifie plein de trucs mais un cas d'utilisation aussi simple que savoir Ă  quelle classe correspond un neurone de sortie, non, iels y ont pas pensĂ©, faut aller fouiller dans la dĂ©finition du modĂšle (le gros blob de poids et de biais qui fait 500 Mo lol) :')

Mais on voit bien les "features" que le réseau considÚre déterminantes pour un alligator (les écailles, la forme des yeux, certains patterns de gueule, etc.)

Le seul souci que j'ai c'est que je trouve pas l'association des classes aux neurones de sortie, donc j'y vais un peu au pif en disant "optimise pour la sortie du neurone x" et ensuite je regarde ce qu'il prédit :')

On reconnaĂźt bien un alligator en bas Ă  gauche

Par exemple, la je demande au réseau de prendre une image contenant uniquement du bruit et l'optimiser pour qu'elle soit reconnue comme un alligator

C'est rigolo, j'implĂ©mente une technique qui optimise une image pour ĂȘtre reconnue comme appartenant Ă  une certaine classe

L'effet des champs réceptifs du réseau

Ces deux images sont produites avec le mĂȘme style, sauf que le second est rĂ©duit Ă  128x128

Conclusion : le travail c'est nul

Merci d'etre venu Ă  mon ted talk

Pas d'inquiĂ©tude on est au premier et je peux utiliser le cyprĂšs devant la fenĂȘtre pour descendre *a Ă©tudiĂ© les plans de fuite*

J'aime bien blaster la musique Ă  fond dans le casque le matin au taf. Puis les collĂšgues arrivent et j'ai envie de partir par la fenĂȘtre <<

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