@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://preview.aclanthology.org/ingest-emnlp/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."
}