French translation for "autoencoder"

auto-encodeur

Example Sentences:

	1.	Recently, the autoencoder concept has become more widely used for learning generative models of data. Récemment, le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs ,.
	2.	Variational autoencoder models inherit the autoencoder architecture, but make strong assumptions concerning the distribution of latent variables. Le modèle d'auto-encodeur variationnel hérite de l'architecture de l'auto-encodeur, mais fait des hypothèses fortes concernant la distribution des variables latentes.
	3.	Variational autoencoder models inherit the autoencoder architecture, but make strong assumptions concerning the distribution of latent variables. Le modèle d'auto-encodeur variationnel hérite de l'architecture de l'auto-encodeur, mais fait des hypothèses fortes concernant la distribution des variables latentes.
	4.	If the hidden layers are larger than the input layer, an autoencoder can potentially learn the identity function and become useless. Si les couches cachées possèdent une taille plus grandes que celle de la couche d'entrée, l'auto-encodeur peut potentiellement apprendre la fonction identité et devenir sans intérêt.
	5.	The aim of an autoencoder is to learn a representation (encoding) for a set of data, typically for dimensionality reduction, by training the network to ignore signal “noise.” L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble.
	6.	Contractive autoencoder adds an explicit regularizer in their objective function that forces the model to learn a function that is robust to slight variations of input values. L'auto-encodeur contractif ajoute une régulation explicite dans sa fonction objectif qui force le modèle à apprendre une fonction robuste aux légères variations des valeurs d'entrées.
	7.	The final objective function has the following form: L ( x , x ′ ) + λ ∑ i | | ∇ x h i | | 2 {\displaystyle {\mathcal {L}}(\mathbf {x} ,\mathbf {x'} )+\lambda \sum _{i}||\nabla _{x}h_{i}||^{2}} If linear activations are used, or only a single sigmoid hidden layer, then the optimal solution to an autoencoder is strongly related to principal component analysis (PCA). La fonction objectif finale à la forme suivante : L ( x , x ′ ) + λ ∑ i | | ∇ x h i | | 2
	8.	The training algorithm for an autoencoder can be summarized as For each input x, Do a feed-forward pass to compute activations at all hidden layers, then at the output layer to obtain an output x ′ {\displaystyle \mathbf {x'} } Measure the deviation of x ′ {\displaystyle \mathbf {x'} } from the input x {\displaystyle \mathbf {x} } (typically using squared error), Backpropagate the error through the net and perform weight updates. L'algorithme d'apprentissage d'un auto-encodeur peut être résumé comme suit : Pour chaque entrée x, Effectuer un passage vers l'avant afin de calculer les activations sur toutes les couches cachées, puis sur la couche de sortie pour obtenir une sortie x ′
	9.	Architecturally, the simplest form of an autoencoder is a feedforward, non-recurrent neural network very similar to the many single layer perceptrons which makes a multilayer perceptron (MLP) – having an input layer, an output layer and one or more hidden layers connecting them – but with the output layer having the same number of nodes as the input layer, and with the purpose of reconstructing its own inputs (instead of predicting the target value Y {\displaystyle Y} given inputs X {\displaystyle X} ). La forme la plus simple d'un auto-encodeur est un réseau de neurones non récurrents qui se propage vers l'avant, très semblable au perceptron multicouches - ayant une couche d'entrée, une couche de sortie ainsi qu'une ou plusieurs couches cachées les reliant -, mais avec toutefois une couche de sortie possédant le même nombre de noeuds que la couche d'entrée, son objectif étant de reconstruire ses entrées (plutôt que de prédire une valeur cible Y

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