@inproceedings{petit-corro-2021-auto,
title = "Auto-encodeurs variationnels : contrecarrer le probl{\`e}me de posterior collapse gr{\^a}ce {\`a} la r{\'e}gularisation du d{\'e}codeur (Variational auto-encoders : prevent posterior collapse via decoder regularization)",
author = "Petit, Alban and
Corro, Caio",
editor = "Denis, Pascal and
Grabar, Natalia and
Fraisse, Amel and
Cardon, R{\'e}mi and
Jacquemin, Bernard and
Kergosien, Eric and
Balvet, Antonio",
booktitle = "Actes de la 28e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
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year = "2021",
address = "Lille, France",
publisher = "ATALA",
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pages = "2--10",
abstract = "Les auto-encodeurs variationnels sont des mod{\`e}les g{\'e}n{\'e}ratifs utiles pour apprendre des repr{\'e}sentations latentes. En pratique, lorsqu{'}ils sont supervis{\'e}s pour des t{\^a}ches de g{\'e}n{\'e}ration de textes, ils ont tendance {\`a} ignorer les variables latentes lors du d{\'e}codage. Nous proposons une nouvelle m{\'e}thode de r{\'e}gularisation fond{\'e}e sur le dropout « fraternel » pour encourager l{'}utilisation de ces variables latentes. Nous {\'e}valuons notre approche sur plusieurs jeux de donn{\'e}es et observons des am{\'e}liorations dans toutes les configurations test{\'e}es.",
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<title>Auto-encodeurs variationnels : contrecarrer le problème de posterior collapse grâce à la régularisation du décodeur (Variational auto-encoders : prevent posterior collapse via decoder regularization)</title>
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%X Les auto-encodeurs variationnels sont des modèles génératifs utiles pour apprendre des représentations latentes. En pratique, lorsqu’ils sont supervisés pour des tâches de génération de textes, ils ont tendance à ignorer les variables latentes lors du décodage. Nous proposons une nouvelle méthode de régularisation fondée sur le dropout « fraternel » pour encourager l’utilisation de ces variables latentes. Nous évaluons notre approche sur plusieurs jeux de données et observons des améliorations dans toutes les configurations testées.
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[Auto-encodeurs variationnels : contrecarrer le problème de posterior collapse grâce à la régularisation du décodeur (Variational auto-encoders : prevent posterior collapse via decoder regularization)](https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-taln.1) (Petit & Corro, JEP/TALN/RECITAL 2021)
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