INTELLIGENCE ARTIFICIELLE GÉNÉRATIVE
Bibliographie
E. M. Bender, T. Gebru, A. McMillan-Major & S. Shmitchell, « On the dangers of stochastic parrots: can language models be too big? », in Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '21), pp. 610-623, Association for Computing Machinery, New York, 2021 (https://doi.org/10.1145/3442188.3445922)
I. J. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza et al., « Generative adversarial nets », in Advances in Neural Information ProcessingSystems, vol. 27, 2014 (https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf)
Y. LeCun, Y. Bengio& G. Hinton, « Deep learning », in Nature, vol. 521, pp. 436-444, 2015
A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmaret al., « Attention is all you need », in Advances in Neural Information ProcessingSystems, vol. 30, 2017 (https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html).
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Écrit par
- Jean-Gabriel GANASCIA : professeur des Universités, faculté des sciences, Sorbonne université, Paris
Classification
Médias
Architecture d’un réseau antagoniste génératif (GAN)
Encyclopædia Universalis France
Image produite par l’intelligence artificielle générative
Passés Composé/ Humensis 2023
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