AutoEncodeur Variationnel

Un autoencodeur variationnel (VAE) est un type de modèle génératif utilisé en apprentissage automatique pour apprendre une représentation probabiliste des données d’entrée, souvent des images ou des séquences. Les VAE sont capables de générer de nouvelles données en échantillonnant dans l’espace latent appris, tout en maintenant des propriétés statistiques cohérentes avec les données d’entraînement.

Exemple : Un VAE entraîné sur un ensemble de données d’images de visages humains peut générer de nouvelles images de visages réalistes en échantillonnant aléatoirement dans l’espace latent appris, produisant ainsi des variations de visages plausibles mais uniques.

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