Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Apprendre Défi : Construire une VAE Simple | Construction et Entraînement de Modèles Génératifs
Quizzes & Challenges
Quizzes
Challenges
/
Modèles Génératifs Profonds

bookDéfi : Construire une VAE Simple

Dans ce défi, vous allez construire et entraîner un autoencodeur variationnel (VAE) sur le jeu de données MNIST — étape par étape. Vous définirez l'architecture, implémenterez l'astuce de reparamétrisation, créerez la fonction de perte personnalisée et exécuterez l'ensemble du processus d'entraînement.

Pour faciliter votre expérience, vous pouvez choisir l'une des options suivantes pour travailler avec le code :

Une fois le notebook ouvert, vous verrez une série de tâches. Chaque tâche comprend :

  • Des instructions claires ;
  • Du code avec des espaces à compléter ;
  • Des vérificateurs qui valident votre solution.

Lorsque votre implémentation est correcte, le vérificateur affichera une clé courte. Rassemblez toutes les clés de chaque étape — vous en aurez besoin à la fin.

question-icon

Saisissez les parties de la clé (vous les avez reçues après avoir terminé le projet)

1.  2.
3.
 4.
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 4

Demandez à l'IA

expand

Demandez à l'IA

ChatGPT

Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion

Suggested prompts:

Can you explain what a variational autoencoder (VAE) is?

What are the steps involved in building and training the VAE on MNIST?

How do I collect and use the keys from each step?

Awesome!

Completion rate improved to 4.76

bookDéfi : Construire une VAE Simple

Glissez pour afficher le menu

Dans ce défi, vous allez construire et entraîner un autoencodeur variationnel (VAE) sur le jeu de données MNIST — étape par étape. Vous définirez l'architecture, implémenterez l'astuce de reparamétrisation, créerez la fonction de perte personnalisée et exécuterez l'ensemble du processus d'entraînement.

Pour faciliter votre expérience, vous pouvez choisir l'une des options suivantes pour travailler avec le code :

Une fois le notebook ouvert, vous verrez une série de tâches. Chaque tâche comprend :

  • Des instructions claires ;
  • Du code avec des espaces à compléter ;
  • Des vérificateurs qui valident votre solution.

Lorsque votre implémentation est correcte, le vérificateur affichera une clé courte. Rassemblez toutes les clés de chaque étape — vous en aurez besoin à la fin.

question-icon

Saisissez les parties de la clé (vous les avez reçues après avoir terminé le projet)

1.  2.
3.
 4.
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 4
some-alt