
Apprentissage
de représentations
et apprentissage
génératif avec
des
autoencodeurs
et des GAN
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Les autoencodeurs sont des réseaux de neurones articiels capables d’apprendre
des représentations denses des données d’entrée, appelées représentations latentes ou
codages, sans aucune supervision (autrement dit, le jeu d’entraînement est dépourvu
d’étiquettes). Ces codages ont généralement une dimensionnalité plus faible que les
données d’entrée, d’où l’utilité des autoencodeurs dans la réduction de dimension-
nalité
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, notamment pour les applications de vision. Les autoencodeurs sont éga-
lement des détecteurs de caractéristiques puissants et ils ...