« Autoencodeur variationnel » : différence entre les versions

Version du 3 juillet 2019 à 23:25

Variante générative et probabiliste de l'architecture de réseau de neurones autoencodeur.

Note: l'auto-encodeur variationnel a été proposé par Kingma et Welling en 2014.

'auto-encodeur variationnel n.m.'

'autoencodeur variationnel n.m.'

variational auto encoder

variational autoencoder

Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.

Source: Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.

Source: Hadjeres, Gaëtan (2018). Interactive deep generative models for symbolic music, thèse de doctorat, Sorbonne Université, 191 pages.

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 [[Category:Termino 2019]]
 [[Category:Scotty]]
+[[Category:9]]
 ==Définition==
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 ==Français==
-'''auto-encodeur variationnel  n.m.'''
+'''auto-encodeur variationnel ''' n.m.''''''
-'''autoencodeur variationnel  n.m.'''
+'''autoencodeur variationnel  '''n.m.''''''
 ==Anglais==
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-Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.
+Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.
-Source: Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.
+Source: Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - ''Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.
-Source: Hadjeres, Gaëtan (2018). Interactive deep generative models for symbolic music, thèse de doctorat, Sorbonne Université, 191 pages.
+Source: Hadjeres, Gaëtan (2018). ''Interactive deep generative models for symbolic music'', thèse de doctorat, Sorbonne Université, 191 pages.
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