Deep learning génératif

CHAPITRE 5 Modèles autorégressifs

Objectifs du chapitre :

• Apprendre pourquoi les modèles autorégressifs sont bien adaptés à la génération de données séquentielles telles que les textes.

• Apprendre à traiter et à symboliser les données textuelles.

• Découvrir la conception architecturale des réseaux de neurones récurrents (RNN).

• Construire et entraîner un réseau LSTM en partant de zéro avec Keras.

• Utiliser un réseau LSTM pour générer un nouveau texte.

• Découvrir d’autres variantes des RNN, notamment les réseaux récurrents à portes (GRU) et les cellules bidirectionnelles.

• Comprendre comment les données d’une image peuvent être traitées sous la forme d’une séquence de pixels.

• Découvrir la conception architecturale de PixelCNN.

• Implémenter ...