Seq. 11 / Variational Autoencoder (VAE)
Channel: CNRS - Formation FIDLE
Date: 2023-02-09

Les VAE sont une évolution des autoencodeurs, dans laquelle on va guider la projection des données au sein de l'espace latent, de manière à pouvoir étudier et utiliser celui-ci. L'apprentissage pourra cette fois être totalement non supervisé.
A propos de la formation Fidle : https://fidle.cnrs.fr

00:00 Introduction
05:40 Sommaire
07:10 Retour sur l'autoencodeur
17:48 De l'Autoencodeur (AE) au Variational Autoencodeur (VAE)
27:40 Fonction de perte (Reconstruction, Kullback-Liebler)
31:24 Pondération de la fonction de perte
44:44 Génération de données par morphing dans l'espace latent
55:24 Exemple 1 : Implémentation par custom layer
1:28:06 Exemple 2 : Implémentation par custom model
1:45:39 Visualisation de l'espace latent dans un simplex
1:52:00 A garder en mémoire 

Au sommaire de cette séquence :

- Principes et architecture d'un Variational Autoencoder (VAE)
- Projection gaussienne (ou probabiliste)- Génération de données
- Morphing dans l'espace latent
- Programmation avancée avec Keras 
- Problématiques liées à la gestion de "gros" datasets, datasets clusterisés, batchs

Exemple proposé : 
Mise en œuvre d'un VAE, génération de données et morphing dans l'espace latent.