Apprentissage génératif vs discriminatif

Créer pour comprendre.

1h20 introductory course

Ce que je ne peux pas créer, je ne comprends pas - Richard Feynman.

From Naive Bayes

xyz

To latent variables and models

Intro PGM

Modèles de Mixtures Gaussiennes (GMM)

xyz

Theory: Probability review. Bayesian learning.

Modèles de Markov Cachés (HMM)

Application: Melody harmonisation. Ableton. Music.

Allocation de Dirichlet Latente (LDA)

xyz

Encodeurs Automatiques Variationnels (VAE)

Les VAE peuvent être utilisés pour apprendre des représensations de phrases qui séparent le style de la sémantique, pour pouvoir mesurer des similarités, par exemple entre des questions.

Summary (models, hypothesis, limits, link with information theory, probabilities, algebra)

Reference

Francis Bach. Introduction to Probabilistic Graphical Models. 2018.

Michel Deudon. Learning semantic similarity in a continuous space. Advances in neural information processing systems. vol 31. 2018.