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auto-encoders
autoencoders
Nous analysons sa relation avec les représentations factorisées classiques et les auto-encodeurs basés sur la concaténation.
We analyze its relation to classical factored representations and concatenation-based auto-encoders.
Nous proposons d'utiliser des modèles plus puissants qui peuvent bénéficier des grands échantillons de données, en particulier des auto-encodeurs, pour imputer des valeurs manquantes.
We propose to use more powerful models that can benefit from large data samples, in particular auto-encoders, to impute missing values.
Vous pouvez également utiliser des auto-encodeurs empilés à des fins d'apprentissage supervisé en entraînant et empilant plusieurs encodeurs.
You can also use stacked autoencoders for supervised learning by training and stacking multiple encoders.
Un jeu de données en « information complète » étant nécessaire pour tester un algorithme de bandits, un simulateur de données de consommation fondé sur les auto-encodeurs variationnels a ensuite été construit.
As a "full information" dataset is required to test bandit algorithms, a consumption data generator based on variational autoencoders is built.
Bien que ce critère ne puisse pas être calculé de manière exacte, nous montrons qu'il peut être maximisé efficacement par des auto-encodeurs quand l'encodeur du modèle est autorisé à être aussi riche que possible.
Although this criterion cannot be computed exactly, we show that it can be maximized effectively by auto-encoders when the encoder part of the model is allowed to be as rich as possible.
Et je pense que cette idée que si vous avez une pile d'auto-encodeurs, alors vous pouvez
And I think this idea that if you have a stack of autoencoders, then you can
Moins fréquents, les auto-encodeurs sont des réseaux de neurones artificiels qui apprennent à recréer le comportement normal avec moins de paramètres : les erreurs de reproduction du comportement pourront être considérées comme un score d'anomalie.
Less common, auto-encoders are artificial neural networks that learn to recreate normal behavior with fewer parameters: behavior reproduction errors can be considered as an anomaly score.
Pour la troisième méthode de BS proposée, nous tirons parti de la nature non supervisée des auto-encodeurs.
For the third proposed BS framework, we take advantage of the unsupervised nature of autoencoders.
Nous avons également ouvert la porte à de nouvelles stratégies de pré-entraînement et découvert le potentiel de l'une d'entre elles, soit l'empilement d'auto-encodeurs rebruiteurs (SRAE).
As well, we opened the door to novel pre-training strategies and discovered the potential of one of them: the stacking of renoising auto-encoders (SRAE).
L'article de NIPS 2006 présente le préentraînement vorace par couches, à la fois dans le cas supervisé et non supervisé avec auto-encodeurs.
The NIPS 2006 paper introduced greedy layer-wise pre-training, both in the supervised case and unsupervised case with auto-encoders.
La seconde, ajoute à la première du Deep Learning, par l'utilisation d'auto-encodeurs, afin de modéliser des gestes corps entier contenant beaucoup d'informations, tout en permettant une prédiction en temps réel mou.
The second adds Deep Learning to the first one, by using auto-encoders in order to model whole-body gestures containing a lot of information while allowing a prediction in soft real time.
Ces améliorations les rendent compétitives avec l'état de l'art des modèles génératifs tels que les réseaux génératifs adversariaux ou les auto-encodeurs variationnels pour des données de taille intermédiaires.
Lastly, we have designed new training algorithms and model parametrizations that significantly improve RBM generative performance, to the point where it can compete with state-of-the-art generative models such as Generative Adversarial Networks or Variational Autoencoders on medium-scale data.
2006-2014 L'apprentissage profond non supervisé basé sur des auto-encodeurs (avec le cas spécial des GAN en tant que modèles uniquement avec décodeurs, cf. plus bas).
2006-2014 Unsupervised deep learning based on auto-encoders (with the special case of GANs as decoder-only models, see below).
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