Classification et régression

Titanic : donnés simples pour la classification selon des catégories et des nombres

Iris : donnés simples pour la classification selon des catégories et des nombres

Boston Housing : donnés simples pour la régression selon des catégories et des nombres

Classification et génération d'images

Mnist : 60.000 images (chiffres) 28x28 pour tests simples (génération ou classification)

FashionMnist : 10.000 images (vêtements) 28x28 pour tests simples (génération ou classification)

CelebA : 60.000+ images plus grandes et en couleur (génération)

Cifar-10 : petites images en couleur réparties en 10 catégories (classification)

Flickr8k : petites images et texte associé (texte => image, image => texte)

Classification et génération de texte

Children stories : 250 contes pour enfants en anglais pour débuter la génération de texte

Recettes de cuisine en français

Poèmes en anglais (génération)

articles en français (génération)

Critiques de films (en anglais) : classification

articles en anglais classés dans 4 catégories (classification)

Classification et régression

modèle de classification entrainé avec le jeu de données Titanic

modèle de régression entrainé avec le jeu de données Boston Housing

Classification et génération d'images

modèle de classification d'images entrainé avec le jeu de données fashion mnist

auto encodeur entrainé avec le jeu de données fashion mnist

auto encodeur entrainé avec le jeu de données celebA

autoencodeur variationnel (VAE) entrainé avec le jeu de données fashion mnist

autoencodeur variationnel (VAE) entrainé avec le jeu de données celebA

décodeur (VAE) entrainé avec le jeu de données fashion mnist

décodeur (VAE) entrainé avec le jeu de données celebA

modèle de diffusion entrainé avec le jeu de données fashion mnist

modèle de diffusion entrainé avec le jeu de données (avec EMA) celebA

Classification et génération de texte

modèle de classification de texte entrainé avec le jeu de données English news avec un word tokenizer limité à 10.000 tokens en minuscules

modèle de génération de texte avec LSTM entrainé avec le jeu de données Children's Stories avec un word tokenizer en minuscules (6170 tokens)

modèle de génération de texte transformer (2 blocs de 4 têtes d'attention) entrainé avec le jeu de données Children's Stories avec un word tokenizer en minuscules (6170 tokens)