Ce mémoire introduit MADE, un nouveau modèle génératif spécifiquement développé pour
l’estimation de distribution de probabilité pour données binaires. Ce modèle se base sur le
simple autoencodeur et le modifie de telle sorte que sa sortie puisse être considérée comme
des probabilités conditionnelles. Il a été testé sur une multitude d’ensembles de données et
atteint des performances comparables à l’état de l’art, tout en étant plus rapide. Pour faciliter
la description de ce modèle, plusieurs concepts de base de l’apprentissage automatique
seront décrits ainsi que d’autres modèles d’estimation de distribution.
Comme son nom l’indique, l’estimation de distribution est simplement la tâche d’estimer
une distribution statistique à l’aide d’exemples tirés de cette dernière. Bien que certains
considèrent ce problème comme étant le Saint Graal de l’apprentissage automatique, il a
longtemps été négligé par le domaine puisqu’il était considéré trop difficile. Une raison pour
laquelle cette tâche est tenue en si haute estime est qu’une fois la distribution des données
connue, elle peut être utilisée pour réaliser la plupart des autres tâches de l’apprentissage
automatique, de la classification en passant par la régression jusqu’à la génération.
L’information est divisée en trois chapitres principaux. Le premier donne un survol des
connaissances requises pour comprendre le nouveau modèle. Le deuxième présente les
précurseurs qui ont tenu le titre de l’état de l’art et finalement le troisième explique en détail
le modèle proposé.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usherbrooke.ca/oai:savoirs.usherbrooke.ca:11143/6910 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Germain, Mathieu |
| Contributors | Larochelle, Hugo |
| Publisher | Université de Sherbrooke |
| Source Sets | Université de Sherbrooke |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Mémoire |
| Rights | © Mathieu Germain |
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