Projet d'intelligence artificielle du cours INF8225 à Polytechnique Montréal.

Auteurs : Augustin BARRUOL, Ilan BASTA, Lamia SALHI, Andrey SOBOLEVSKY

Ce GitHub est composé de 2 dossiers :

• le dossier DCGAN comporte :

  • Un jupyternotebook pour entrainer un DCGAN et visualiser les images générées, les interpolations linéaires et sphériques ainsi qu'une pojection T-SNE d'un modèle au choix. Le code du DCGAN est inspiré du gitub https://github.com/csinva/gan-vae-pretrained-pytorch/tree/master/mnist_dcgan.
  • Un dossier DCGAN_models comportant les poids pour différents modèles entrainés :
    • output_ReLU_2D contient les poids d'un DCGAN de dimension 2 et de fonction d'activation ReLU
    • output_ReLU_100D contient les poids d'un DCGAN de dimension 100 et de fonction d'activation ReLU
    • output_ReLU_200D contient les poids d'un DCGAN de dimension 200 et de fonction d'activation ReLU
    • output_tanh_100D contient les poids d'un DCGAN de dimension 100 et de fonction d'activation Tanh
    • output_sigmoid_100D contient les poids d'un DCGAN de dimension 100 et de fonction d'activation Sigmoïde
  • Le fichier lenet.py définissant un classifier pour la base de donnée MNIST ainsi que les poids lenet_epoch=12_test_acc=0.991.pth pour un modèle pré- entrainé pris du GitHub https://github.com/harit7/torch-fl/tree/baea1e013267d564620cc17fe6f99589018417ee/src/models

• le dossier VAE comporte :

  • Un jupyter notebook (VAE.ipynb) pour entrainer un VAE et visualiser les images générées, les interpolations linéaires et sphériques ainsi qu'une pojection T-SNE d'un modèle au choix. Le code du VAE est inspiré du gitub https://github.com/csinva/gan-vae-pretrained-pytorch/tree/master/mnist_vae.
  • Un jupyternotebook (VAE_interactif.ipynb) qui utilise un modèle de VAE pour effectuer une représentation interactive de l'espace latent.
  • Un dossier Models comportant les poids pour différents modèles entrainés
  • Le fichier lenet.py définissant un classifier pour la base de donnée MNIST ainsi que les poids lenet_epoch=12_test_acc=0.991.pth pour un modèle pré- entrainé pris du GitHub https://github.com/harit7/torch-fl/tree/baea1e013267d564620cc17fe6f99589018417ee/src/models