Stark Anastasia

Dans cet article, nous allons voir comment coder un auto-encodeur variationnel étape par étape. Nous passerons des connaissances théoriques et de l'intuition sur les auto-encodeurs probabilistes de l'article précédent [1] de cette série au pseudo-code et enfin, à la mise en œuvre à l'aide de la bibliothèque TensorFlow.

Un auto-encodeur est l'un des réseaux de neurones les plus simples imaginables - il prend une donnée en entrée, la compresse en un petit vecteur, puis la reconstruit et la renvoie en sortie. Dans cet article, nous allons explorer comment passer d'un réseau aussi simple à un outil puissant capable de générer des images artificielles.

La plupart d'entre nous ont entendu parler des réseaux de neurones artificiels - les mystérieux morceaux de code capables d'apprendre à effectuer diverses tâches, du jeu aux échecs au diagnostic des personnes atteintes de pneumonie. Dans cet article, nous explorons un réseau de neurones apparemment inutile - celui qui produit en sortie exactement la même chose que ce qu'il obtient en entrée.