@inproceedings{forest2020carte,
abstract = {Dans la lign{\'{e}}e des r{\'{e}}centes avanc{\'{e}}es en apprentissage profond de repr{\'{e}}sentations pour le clustering, ce travail (pr{\'{e}}c{\'{e}}demment publi{\'{e}} en anglais) pr{\'{e}}sente le mod{\`{e}}le DESOM (Deep Embedded SOM), combinant l'apprentisssage non supervis{\'{e}} de repr{\'{e}}sentations et d'une carte auto-organis{\'{e}}e de Kohonen (SOM). Le mod{\`{e}}le, compos{\'{e}} d'un auto-encodeur et d'une couche SOM, est optimis{\'{e}} conjointement, an de r{\'{e}}gulariser l'espace latent et am{\'{e}}liorer la performance de la carte SOM. Nous {\'{e}}valuons les performances de classification et de visualisation ainsi que les b{\'{e}}n{\'{e}}fices de l'apprentissage joint. Mots-clef : carte auto-organis{\'{e}}e, clustering, apprentissage profond, auto-encodeur.},
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