Optimisation des hyperparamètres d'un auto-encodeur variationel pour la détection d'anomalies sur les données du Mars science laboratory
Description: Résoudre un problème non supervisé de détection d'anomalies grâce à un auto-encodeur variationel (VAE) dont les hyperparamètres ont été optimisés par Delta-MADS. Ce dernier est un algorithme d'optimisation sans dérivées qui applique l'algorithme Delta-DOGS comme fonction de recherche dans le framework de MADS.
Commentaires:
- Ajouter la projection sur le mesh.
- Vérifier si VNS est enclenché dans HyperNOMAD et le faire si ce n'est pas le cas.
- Essayer d'introduire d'autres mesures au VAE pour tenter d'améliorer la séparation entre les deux classes. Pierre-Yves
- Donner la complexité de la construction du modèle par rapport au nombre de variables. Ludovic