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Discriminative clustering with representation learning with any ratio of labeled to unlabeled data
Concepts associés (33)
Méthode de Newton
vignette|Une itération de la méthode de Newton. En analyse numérique, la méthode de Newton ou méthode de Newton-Raphson est, dans son application la plus simple, un algorithme efficace pour trouver numériquement une approximation précise d'un zéro (ou racine) d'une fonction réelle d'une variable réelle. Cette méthode doit son nom aux mathématiciens anglais Isaac Newton (1643-1727) et Joseph Raphson (peut-être 1648-1715), qui furent les premiers à la décrire pour la recherche des solutions d'une équation polynomiale.
Text-to-image model
A text-to-image model is a machine learning model which takes an input natural language description and produces an image matching that description. Such models began to be developed in the mid-2010s, as a result of advances in deep neural networks. In 2022, the output of state of the art text-to-image models, such as OpenAI's DALL-E 2, Google Brain's , StabilityAI's Stable Diffusion, and Midjourney began to approach the quality of real photographs and human-drawn art.
Méthode de Copeland
La méthode de Copeland ou la méthode d'agrégation par paires de Copeland est une méthode Condorcet, dans laquelle les candidats sont classés par le nombre de victoires par paires, moins le nombre de défaites par paires. Elle satisfait le critère de Smith. Elle a été inventée par Ramon Llull dans son traité Ars Electionis de 1299, mais sa forme ne comptait que les victoires par paires et non les défaites (ce qui pourrait conduire à un résultat différent en cas d'égalité par paires).