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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.
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.
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.
Pour les besoins de cet ouvrage, nous considérons les DBN (et les auto-encodeurs) comme faisant partie du groupe des réseaux profonds pré-entraînés non supervisés (UPN pour Unsupervised Pretrained Networks).
Tr: De Categorizing DBNs For the purposes of this book, we place DBNs (and autoencoders) in the UPN group of deep networks.
Nous établissons un lien entre les auto-encodeurs contractifs et les auto-encodeurs débruitants.
Nous présentons également les auto-encodeurs variationnels ainsi que différents moyens d'améliorer leur performance.
We also briefly introduce variational autoencoders and the recent work improving upon them.
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