Auto-encodeur variationnel

En apprentissage automatique, un auto-encodeur variationnel (ou VAE de l'anglais variational auto encoder), est une architecture de réseau de neurones artificiels introduite en 2013 par D. Kingma et M. Welling, appartenant aux familles des modèles graphiques probabilistes et des méthodes bayésiennes variationnelles. Les VAE sont souvent rapprochés des autoencodeurs en raison de leur architectures similaires. Leur utilisation et leur formulation mathématiques sont cependant différentes. Les auto-encodeurs variationnels permettent de formuler un problème d'inférence statistique (par exemple, déduire la valeur d'une variable aléatoire à partir d'une autre variable aléatoire) en un problème d'optimisation statistique (c'est-à-dire trouver les valeurs de paramètres qui minimisent une fonction objectif). Ils représentent une fonction associant à une valeur d'entrée une distribution latente multivariée, qui n'est pas directement observée mais déduite depuis un modèle mathématique à partir de la distribution d'autres variables. Bien que ce type de modèle ait été initialement conçu pour l'apprentissage non supervisé, son efficacité a été prouvée pour l'apprentissage semi-supervisé et l'apprentissage supervisé. Dans un VAE, les données d'entrée sont échantillonnées à partir d'une distribution paramétrée (la distribution a priori, en termes d'inférence bayésienne), et l'encodeur et le décodeur sont entraînés conjointement de sorte que la sortie minimise une erreur de reconstruction dans le sens de la divergence de Kullback-Leibler entre la distribution paramétrique postérieure et la vraie distribution a posteriori. vignette|425x425px| Le schéma de base d'un auto-encodeur variationnel. Le modèle reçoit comme entrée. L'encodeur le comprime dans l'espace latent. Le décodeur reçoit en entrée les informations prélevées dans l'espace latent et produit aussi semblable que possible à . On note le vecteur contenant l'ensemble des variables observées que l'on souhaite modéliser.