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autoencoders
Premièrement, les paradigmes fondamentaux, tels que les autoencodeurs et les réseaux de neurones profonds sont présentés.
First, basic paradigms such as autoencoders and deep fully-connected neural networks are introduced.
Ceci est un résultat pertinent dans le cadre de la récente littérature scientifique investiguant les propriétés des autoencodeurs comme modèles génératifs.
This is a relevant result in the context of the recent literature investigating the properties of autoencoders as generative models.
S'inspirant de précédentes études sur la synthèse sonore par apprentissage profond, nous nous sommes concentrés sur des modèles du type autoencodeur et avons réalisé une étude comparative approfondie de plusieurs types d'autoencodeurs sur deux jeux de données différents.
Following previous studies interested in using deep learning for music sound synthesis, we focused on autoencoder models and realized an extensive comparative study of several kinds of autoencoders on two different datasets.
On examinera en particulier les formulations basées sur les réseaux convolutifs, les autoencodeurs simples, variationnels ou récurrents [5-8]
In particular, the formulations based on convolutional networks, simple, variational or recurring autoencoders [5-8] will have to be examined.
Dans un premier temps, des approches d'apprentissage profond (principalement des autoencodeurs) ont été utilisées pour réduire la dimensionnalité de l'espace d'origine et pour supprimer les éventuels bruits (également pour apprendre de nouvelles représentations de données).
At first, deep learning approaches (mostly Autoencoders) have been used to reduce the dimensionality of the original space and to remove possible noises (also to learn new data representations).
Le modèle peut être compris comme étant une partie d'une juxtaposition d'autoencodeurs debruitant apprenant à reconstruire chaque couche.
The model can be seen as part of a deep stack of denoising autoencoders or DAEs that learns to reconstruct each layer.
Autoencodeurs: le MILA a contribué à la révolution de l'apprentissage profond en introduisant l'empilement d'auto-encodeurs débruitants (stacked denoising autoencoders).
Autoencoders: MILA first became involved in the deep learning revolution by introducing the stacked denoising autoencoder. MILA has also invented contractive autoencoders and generative stochastic networks.
Notre proposition vise à exploiter ces relations structurelles en les apprenant de manière non-supervisée avec des autoencodeurs.
Our proposal aims mainly at exploiting these dependencies by learning them in an unsupervised way.
La première utilise la corrélation croisée des demi-corps gauche et droit pour évaluer la symétrie de la démarche, tandis que les deux autres methodes utilisent des autoencodeurs issus de l'apprentissage profond pour mesurer la normalité de la démarche.
The first one uses cross-correlation of left and right half-bodies to assess gait symmetry while the other ones employ deep auto-encoders to measure gait normality.
Le second optimise un cout intégrant un critère de reconstruction et un critère de supervision pour l'entrainement d'autoencodeurs profonds.
The second method combines predictive and reconstructive loss functions to optimize a stack of encoder-decoder networks.
Ce mémoire débute par une brève introduction à l'apprentissage machine en s'attardant aux modèles et algorithmes que nous avons utilisés tels que les perceptrons multicouches, réseaux de neurones à convolution et autoencodeurs.
Nous cherchons à lever cette limitation en proposant un nouveau type d'autoencodeurs, les autoencodeurs discriminants, qui ont la propriété de construire des variétés éloignant les formes n'appartenant pas à la classe d'objets à détecter de la variété.
We propose to remove this limitation with a new kind of encoders, the discriminative autoencoders, which have the property to build manifolds that move away the negative examples from the positive ones.
Ce mémoire débute par une brève introduction à l'apprentissage machine en s'attardant aux modèles et algorithmes que nous avons utilisés tels que les perceptrons multicouches, réseaux de neurones à convolution et autoencodeurs.
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