In this section, we discussed a specific type of generative model called Variational Autoencoders and compared their functionalities and advantages over Classic Autoencoders. We explored the objective function of VAE in detail, understanding how it enforced some structure in the latent space. Finally, we implemented and trained a VAE on the MNIST dataset and used it to generate new samples.
Dans cette section, nous discutons d’un type spécifique de modèle génératif appelé auto-encodeurs variationnels (VAEs pour Variational Autoencoders) et comparons leurs fonctionnalités et avantages par rapport aux auto-encodeurs classiques. Nous explorons en détail la fonction objectif du VAE, en comprenant notamment comment elle impose une certaine structure dans l’espace latent. Enfin, nous mettons en œuvre et entraînons un VAE sur le jeu de données MNIST et l’utilisons pour générer de nouveaux échantillons.