Seq. 10 / Réseaux autoencodeurs
Channel: CNRS - Formation FIDLE
Date: 2023-02-02

Les autoencodeurs illustrent merveilleusement bien et de manière très simple l'un des grands concepts de l'apprentissage profond, visant à réduire et à concentrer les informations essentielles au sein d'un espace latent.
A la fois simples et performants, les autoencodeurs sont également un bel exemple d'apprentissage autosupervisé (self supervised learning). 

00:00 Introduction de la séquence
04:52 Sommaire
06:00 Apprentissage "self supervised"
07:50 Architecture d'un autoencodeur
10:12 Encodeur
14:16 Décodeur
24:34 Encodeur, Espace latent,  Décodeur
42:12 L'API fonctionnelle de Keras
47:51 Multiple input model
49:34 Multiple output model
52:52 Inception model
01:01:10 Exemple 1 : Débruiteur classique
01:33:21 Exemple 2 : Dual output  (debruiteur + classifieur)
01:39:43 Exemple 3 : Dual output +Inception
01:49:08 To keep in mind
01:53:28 Next week on Fidle, les VAE !

Au sommaire de cette séquence : 
- Principes et architecture des réseaux autoencodeurs. 
- Convolutions classiques et transposées, upsampling 
- Espaces latents. 
- Programmation procédurale avec Keras 
- Multi input/output, inception. 
- Cas d’usages

Durée 2h