A la découverte des auto-encodeurs variationnels

par Alexandros Kalousis
Data Science Competence Center

Dans cette capsule, nous donnons une vue d'ensemble des autoencodeurs variationnels (VAE), une famille particulière de modèles génératifs qui consiste en un encodeur cartographiant les instances dans un espace latent et un composant de décodage qui reçoit des échantillons d'entrée de l'espace latent et les cartographie dans l'espace d'entrée d'origine. L'architecture de codage-décodage des VAE permet plusieurs applications intéressantes, telles que la génération conditionnelle et le transfert de style. En outre, la présence d'un décodeur nous permet d'incorporer facilement des connaissances du domaine, telles que les lois de la physique, en fondant la sémantique de l'espace latent sur des entités du monde réel. Nous présentons un petit exemple de modélisation de la démarche.
Placeholder
Format
  • Capsule vidéo
Public
  • Étudiant-es
  • Enseignant-es
  • Collaborateur/trices PAT
  • Doctorant-es
Langue
  • Français
  • Anglais
Compétences pré-requises
  • Non renseigné
Compétences travaillées
  • Exploitation (niveau D)