Titre original :
Dynamical Variational Autoencoders: A Comprehensive Review
Contenu du livre :
Les autoencodeurs variationnels (VAE) sont de puissants modèles génératifs profonds largement utilisés pour représenter des données complexes de haute dimension à l'aide d'un espace latent de faible dimension appris de manière non supervisée. Dans cette monographie, les auteurs introduisent et discutent une classe générale de modèles, appelés autoencodeurs variationnels dynamiques (DVAE), qui étendent les VAE pour modéliser des séquences vectorielles temporelles. Ce faisant, les auteurs fournissent :
- une définition formelle de la classe générale des DVAE.
- une description technique détaillée et complète de sept modèles de DVAE.
- un aperçu rapide d'autres modèles DVAE présentés dans la littérature récente.
- une discussion des développements récents en matière de DVAE par rapport à l'histoire et au contexte technique des modèles classiques sur lesquels les DVAE sont construits.
- une évaluation quantitative des modèles de DVAE sélectionnés
- une discussion pour mettre en perspective la classe de modèles DVAE.
Cette monographie est un examen complet de l'état actuel des connaissances en matière de DVAE. Elle offre au lecteur un résumé accessible des aspects techniques des différents modèles DVAE, de leurs connexions avec les modèles classiques.
Il offre au lecteur un résumé accessible des aspects techniques des différents modèles DVAE, de leurs connexions avec les modèles classiques, de leurs connexions croisées et de leur unification dans la classe DVAE, le tout dans un ouvrage concis et facile à lire.
Les auteurs ont déployé des efforts considérables pour unifier la terminologie et la notation utilisées dans les différents modèles. Tous les étudiants, chercheurs et praticiens travaillant dans le domaine de l'apprentissage automatique y trouveront une ressource inestimable.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781680839128 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 198 |
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