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La Génération Automatique de Texte (GAT) ou comment créer automatiquement du texte cohérent et pertinent en utilisant des modèles d'apprentissage automatique
La génération automatique de texte (GAT) est une branche de l'intelligence artificielle qui vise à créer automatiquement du texte cohérent et pertinent en utilisant des modèles d'apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones récurrents et les transformeurs. Cette technique a révolutionné de nombreux domaines, y compris la traduction automatique, la résumé automatique, la génération de dialogue et la création de contenu généré par l'IA. Nous allons essayer ici de découvrir en détail les principes, les architectures et les applications de la génération automatique de texte dans le domaine du traitement du langage naturel.Lire la suite 
Les mécanismes d'attention en apprentissage profond ou comment traiter efficacement les données séquentielles
Les mécanismes d'attention ont émergé comme une technique puissante en apprentissage profond pour traiter efficacement les données séquentielles et hiérarchiques, telles que le langage naturel, la traduction automatique et la vision par ordinateur. Cette approche novatrice permet aux modèles d'apprentissage profond de se concentrer sélectivement sur des parties spécifiques de l'entrée, améliorant ainsi leur capacité à comprendre et à générer des données complexes. Cet article explore en détail les principes, les architectures et les applications des mécanismes d'attention dans le domaine de l'apprentissage profond.Lire la suite
Les Auto-Encodeurs Variationnels : une classe d'architectures de réseaux de neurones artificiels révolutionnaire dans le domaine de l'apprentissage automatique
Les auto-encodeurs variationnels (VAE) représentent une classe d'architectures de réseaux de neurones artificiels qui ont révolutionné le domaine de l'apprentissage automatique en permettant l'apprentissage de représentations latentes riches et structurées. Ces modèles offrent une approche puissante pour la génération de données et la modélisation de la distribution de probabilité des données observées. Cet article examine en détail les principes, l'architecture et les applications des auto-encodeurs variationnels dans le domaine de l'apprentissage automatique.Lire la suite
