« Autoencodeur variationnel » : différence entre les versions
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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. | ||
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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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[[Catégorie:Apprentissage profond]] | |||
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Dernière version du 30 août 2024 à 14:00
Définition
Variante générative et probabiliste de l'architecture de réseau de neurones autoencodeur qui se base sur les modèles graphiques probabilistes et les méthodes bayésiennes variationnelles.
Compléments
L'autoencodeur variationnel a été proposé par Kingma et Welling en 2014.
Par exemple, un autoencodeur variationnel peut servir à générer des images. D'abord il encode des images sous une représentation latente compressée, puis décode cette représentation latente vers une image de la dimension de départ, tout en apprenant la distribution statistique des images.
Français
autoencodeur variationnel
auto-encodeur variationnel
Anglais
variational auto-encoder
variational auto encoder
variational autoencoder
VAE
Sources
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.
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
