« Autoencodeur variationnel » : différence entre les versions

Version du 28 avril 2025 à 08:27

Définition

Variante générative et probabiliste de l'architecture de réseau de neurones de type autoencodeur qui se fonde 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

AEV

Anglais

variational autoencoder

variational auto-encoder

variational auto encoder

VAE

Sources

Livre - Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - Deep Learning avec Keras et TensorFlow: Mise en oeuvre et cas concrets - autoencodeur variationnel

Livre - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville - L'apprentissage profond - auto-encodeur variationnel

Google Glossaire IA - auto-encodeur variationnel

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

Termino

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 ==Définition==
-Variante générative et probabiliste de l'architecture de [[Réseau de neurones artificiels|réseau de neurones]] [[autoencodeur]] qui se fonde sur les [[modèle graphique|modèles graphiques probabilistes]] et les [[méthode bayésienne variationnelle|méthodes bayésiennes variationnelles]].
+Variante générative et probabiliste de l'architecture de [[réseau de neurones artificiels|réseau de neurones]] de type [[autoencodeur]] qui se fonde sur les [[modèle graphique|modèles graphiques probabilistes]] et les [[méthode bayésienne variationnelle|méthodes bayésiennes variationnelles]].
 ==Compléments==
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 '''auto-encodeur variationnel'''
+'''AEV'''
 ==Anglais==
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 '''VAE'''
 ==Sources==
+[https://www.dunod.com/sciences-techniques/deep-learning-avec-keras-et-tensorflow-mise-en-oeuvre-et-cas-concrets-0 Livre - Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - ''Deep Learning avec Keras et TensorFlow: Mise en oeuvre et cas concrets''  - ''autoencodeur variationnel'']
-Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.
+[https://www.leslibraires.ca/livres/l-apprentissage-profond-ian-goodfellow-9791097160432.html Livre - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville - ''L'apprentissage profond''  - ''auto-encodeur variationnel'']
-Source: Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - ''Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=fr#variational-autoencoder-vae Google ''Glossaire IA'' - ''auto-encodeur variationnel'']
 Source: Hadjeres, Gaëtan (2018). ''Interactive deep generative models for symbolic music'', thèse de doctorat, Sorbonne Université, 191 pages.
-[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
+[[Utilisateur:Patrickdrouin | Termino]]
 [[Catégorie:Intelligence artificielle]]
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 [[Catégorie:Termino 2019]]
 [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 [[Catégorie:101]]

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