Notes de réalisation · Goh Kun Ming
Handwritten Character Lab
IA · Expérience en notebook
juil. 2025 – août 2025
Présentation du projet
Comparer les façons dont les réseaux neuronaux créent.
Un laboratoire de modélisation générative pour 16 classes sélectionnées d’EMNIST Letters, conservant les carnets pédagogiques et des outils Python réutilisables. Il explore huit familles GAN et des extensions variationnelles ou conditionnelles. Des outils d’évaluation sont fournis, mais les points de contrôle inclus et les résultats à plusieurs graines ne permettent pas de désigner un modèle gagnant.
Au cœur de cette réalisation
- Configuré des entrées en niveaux de gris, des vecteurs latents et des paramètres expérimentaux cohérents et reproductibles.
- Implémenté huit familles GAN avec des extensions variationnelles et conditionnelles.
- Ajouté des outils FID, KID, de diversité, d’effondrement des modes et d’analyse des représentations vectorielles.
- La description du projet sur LinkedIn rapporte la validation des effectifs, des valeurs finies, des dimensions et de la structure de covariance avant le calcul des métriques.
- Documenté les limites des extracteurs de caractéristiques d’images naturelles pour de petites lettres manuscrites.
- Conservé le carnet original et les sections de recherche sans sorties, avec des tests de prétraitement et d’intégrité.