Présentation
Le cours présente l'état de l'art de la génération d'images, de sons et de données scientifiques par réseaux de neurones profonds. On se concentre sur l'échantillonnage de distributions de probabilités obtenues par transport d'un bruit blanc Gaussien. Après une revue de l'état de l'art, on étudie le transport par score diffusion, qui effectue un débruitage progressif pour générer des données (images, sons, …). Cela nécessite d'estimer le score de la densité de probabilité, avec un réseau de neurone profond. Le cours introduit les bases mathématiques, algorithmiques avec leurs applications.
Mots-clés : échantillonnage, génération de données, débruitage, représentations parcimonieuses, score diffusion, transport.