Autoencodeurs variationnels

Cette séance de cours couvre les autoencodeurs variationnels (VAE), un spin probabiliste sur les autoencodeurs traditionnels qui permettent léchantillonnage du modèle pour générer des données. Il explique l'approche bayésienne des auto-encodeurs, les défis de l'inférence bayésienne dans les modèles profonds et l'astuce de reparamétrisation pour se propager à travers des modèles stochastiques. La séance de cours se penche également sur les problèmes d'intractabilité des VAE, le concept de limite inférieure variationnelle et le processus de maximisation de la limite inférieure de probabilité. Il se termine par les applications des VAE dans le traitement du langage naturel, en se concentrant sur la génération de texte et les domaines de recherche actifs dans le domaine.