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Auto-encodeur

Structure schématique d'un auto-encodeur avec une couche d'entrée , 3 couches cachées entièrement connectées, et une couche de sortie . Le code est la couche cachée la plus interne.

Un auto-encodeur (autoencodeur), ou auto-associateur[1],[2]:19 est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes[3],[4]. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Récemment[Quand ?], le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs[5],[6].

  1. ↑ Tian, X., « Pré-apprentissage supervisé pour les réseaux profonds », In Proceedings of Rfia,‎ , Vol. 2010, p. 36
  2. ↑ (en) Y. Bengio, « Learning Deep Architectures for AI », Foundations and Trends in Machine Learning, vol. 2,‎ (DOI 10.1561/2200000006, lire en ligne)
  3. ↑ Modeling word perception using the Elman network, Liou, C.-Y., Huang, J.-C. and Yang, W.-C., Neurocomputing, Volume 71, 3150–3157 (2008), DOI 10.1016/j.neucom.2008.04.030
  4. ↑ Autoencoder for Words, Liou, C.-Y., Cheng, C.-W., Liou, J.-W., and Liou, D.-R., Neurocomputing, Volume 139, 84–96 (2014), DOI 10.1016/j.neucom.2013.09.055
  5. ↑ Auto-Encoding Variational Bayes, Kingma, D.P. and Welling, M., ArXiv e-prints, 2013 arxiv.org/abs/1312.6114
  6. ↑ Generating Faces with Torch, Boesen A., Larsen L. and Sonderby S.K., 2015 torch.ch/blog/2015/11/13/gan.html

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