Publié par Alex Graves (Google DeepMind) et Marc Aurelio Ranzato (Facebook) Publié le 3 décembre 2018 Ce tutoriel d’apprentissage en profondeur non supervisé présentera en détail la méthode consistant à simplement « prédire toutes les données », généralement à l’aide d’un modèle de probabilité, qui peut partir de le plus petit Du point de vue de la description du principe de longueur, il s’agit de compresser les données de la manière la plus compacte possible. Alex Graves est chercheur à DeepMind. Il a obtenu une licence en physique théorique à Édimbourg et un doctorat en intelligence artificielle sous la direction de Jürgen Schmidhuber de l’IDSIA. Il est également boursier postdoctoral à l’Université technique de Munich et Geoffrey Hinton à l’Université de Toronto. .
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