@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",
month = "6",
year = "2021",
address = "Lille, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-taln.1/",
pages = "2--10",
language = "fra",
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 {\guillemotleft} fraternel {\guillemotright} 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 \guillemotleft fraternel \guillemotright 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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Markdown (Informal)
[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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