@inproceedings{Petit-Corro:TALN:2021,
    author = "Petit, Alban and Corro, Caio",
    title = "Auto-encodeurs variationnels : contrecarrer le probl\`eme de posterior collapse gr\^ace \`a la r\'egularisation du d\'ecodeur",
    booktitle = "Actes de la 28e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : Articles longs",
    month = "6",
    year = "2021",
    address = "Lille, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "1-9",
    note = "Variational auto-encoders : prevent posterior collapse via decoder regularization",
    abstract = "Les auto-encodeurs variationnels sont des mod\`eles g\'en\'eratifs utiles pour apprendre des repr\'esentations latentes. En pratique, lorsqu'ils sont supervis\'es pour des t\^aches de g\'en\'eration de textes, ils ont tendance \`a ignorer les variables latentes lors du d\'ecodage. Nous proposons une nouvelle m\'ethode de r\'egularisation fond\'ee sur le dropout {\guillemotleft} fraternel {\guillemotright} pour encourager l'utilisation de ces variables latentes. Nous \'evaluons notre approche sur plusieurs jeux de donn\'ees et observons des am\'eliorations dans toutes les configurations test\'ees.",
    keywords = "auto-encodeurs variationnels, r\'egularisation, g\'en\'eration automatique de textes.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2021/22.pdf"
}