Modèles de génération profonde

Cette séance de cours couvre les fondamentaux des modèles générateurs profonds, en commençant par une récapitulation de l'analyse documentaire et du mélange de multinoullis. Il s'inscrit ensuite dans LDA (Latent Dirichlet Allocation) et dans son modèle génératif, en discutant des diagrammes de plaques et des méthodes d'apprentissage. La séance de cours explore plus en détail l'inférence variationnelle pour le LDA, l'inférence variationnelle moyenne sur le terrain et la formation des codeurs automatiques. Il se termine par une introduction aux auto-encodeurs variables, à leur processus de formation et aux défis rencontrés dans la formation des Réseaux Adversaires Généraux (RAG). La séance de cours aborde également les GANs Convolutionnels Deep (DCGANs) et d'autres modèles génériques comme DALL-E 2.