Generative models are a large class of machine learning models for unsupervised learning. They have various applications in machine learning and artificial intelligence. In this thesis, we discuss many aspects of generative models and their applications to other machine learning problems. In particular, we discuss several important topics in generative models, including how to stabilize discrete GAN training with importance sampling, how to do better sampling from GANs using a connection with energy-based models, how to better train auto-regressive models with the help of an energy-based model formulation, as well as two applications of generative models to other machine learning problems, one about residual networks, the other about safety verification. / Les modèles génératifs sont une grande classe de modèles d’apprentissage automatique pour
l’apprentissage non supervisé. Ils ont diverses applications dans l’apprentissage automatique
et l’intelligence artificielle. Dans cette thèse, nous discutons de nombreux aspects des modèles
génératifs et de leurs applications à d’autres problèmes d’apprentissage automatique. En
particulier, nous discutons de plusieurs sujets importants dans les modèles génératifs, y
compris comment stabiliser la formation GAN discrète avec un échantillonnage d’importance,
comment faire un meilleur échantillonnage à partir de GAN en utilisant une connexion avec
des modèles basés sur l’énergie, comment mieux former des modèles auto-régressifs avec
l’aide d’une formulation de modèle basée sur l’énergie, ainsi que deux applications de modèles
génératifs à d’autres problèmes d’apprentissage automatique, l’une sur les réseaux résiduels,
l’autre sur la vérification de la sécurité.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/27798 |
| Date | 10 1900 |
| Creators | Che, Tong |
| Contributors | Bengio, Yoshua |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
| Format | application/pdf |
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