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Note -
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Ce sont des approches de base pour construire des modèles génératifs qui sont étendus par des modèles profonds, définis en utilisant une fonction de décodeur linéaire stochastique qui génère x en ajoutant du bruit à une transformation linéaire de h, c'est-à-dire x = Wh + b + bruit.
Ce sont des approches de base pour construire des modèles génératifs qui sont étendus par des modèles profonds, définis en utilisant une fonction de décodeur linéaire stochastique.


== Français ==
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[https://cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE676/13%20LinearFactorModels.pdf  Source: Cedar ]
[https://cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE676/13%20LinearFactorModels.pdf  Source: Cedar ]


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[[Catégorie:App-profond-livre]]
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Version du 21 janvier 2021 à 11:40

Définition

Les modèles à facteurs linéaires sont les modèles probabilistes les plus simples. Ils sont utilisés comme éléments de base pour les modèles de mélange et les modèles probabilistes profonds.

Note - Ce sont des approches de base pour construire des modèles génératifs qui sont étendus par des modèles profonds, définis en utilisant une fonction de décodeur linéaire stochastique.

Français

Modèle factoriel linéaire

Anglais

Linear factor model

Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018

Source: Cedar