La structure générale d’une thèse utilisant un modèle de variational autoencoder (VAE) comprend généralement les sections suivantes:

1. Introduction: une présentation générale du sujet de la thèse, avec un aperçu des contributions majeures et des objectifs de la recherche.
2. Revue de la littérature: une analyse détaillée des travaux antérieurs sur les VAE et les sujets connexes, avec une attention particulière aux lacunes dans les connaissances actuelles.
3. Méthodologie: une description détaillée de la méthodologie utilisée pour entraîner et évaluer le modèle VAE, y compris les détails sur les données d’entraînement, les architectures de réseau et les métriques d’évaluation.
4. Résultats: une présentation des résultats obtenus en utilisant le modèle VAE, avec des exemples d’images générées, des graphiques de performance et des comparaisons avec d’autres modèles.
5. Discussion: une analyse des résultats obtenus et une discussion sur les implications pour la recherche future.
6. Conclusion: une récapitulation des contributions majeures de la thèse et des perspectives futures pour la recherche.
7. Références: une liste complète des travaux cités dans la thèse.

Voici un exemple de plan possible pour une thèse utilisant un modèle de variational autoencoder (VAE) :

I. Introduction

• Présentation générale du sujet de la thèse
• Objectifs de la recherche
• Contributions majeures de la thèse

II. Revue de la littérature

• Historique des VAE
• Applications des VAE
• Limitations des modèles existants

III. Méthodologie

• Description des données d’entraînement
• Architecture du réseau
• Optimisation et entraînement
• Métriques d’évaluation

IV. Résultats

• Génération d’images
• Analyse de la qualité des images générées
• Comparaison avec d’autres modèles

V. Discussion

• Implications pour la recherche future
• Limitations du modèle actuel
• Directions possibles pour l’amélioration du modèle

VI. Conclusion

• Récapitulation des contributions majeures de la thèse
• Perspectives futures pour la recherche

VII. Références

• Liste complète des travaux cités dans la thèse.

Il est à noter que le plan dépendra des spécificités de votre thèse et peut varier légèrement.

Il existe plusieurs erreurs courantes à éviter lors de la rédaction d’une thèse utilisant un modèle de variational autoencoder (VAE) :

1. Sous-estimer la complexité des VAE: Les VAE sont des modèles très complexes qui nécessitent une compréhension solide de la théorie de l’apprentissage automatique et de l’inférence bayésienne pour être utilisés efficacement. Il est important de consacrer suffisamment de temps à la compréhension de ces concepts avant de commencer à travailler sur la thèse.
2. Ignorer les travaux antérieurs: Il est important de lire attentivement les travaux antérieurs sur les VAE et les sujets connexes pour comprendre les contributions précédentes et les limites actuelles de la recherche.
3. Ne pas évaluer adéquatement les résultats: Il est important d’utiliser des métriques appropriées pour évaluer les résultats obtenus avec le modèle VAE, telles que la qualité des images générées, la capacité de génération de données réelles et la capacité de reconstruction des données d’entraînement.
4. Ne pas discuter suffisamment les implications pour la recherche future: Il est important de discuter les implications pour la recherche future, les directions possibles pour l’amélioration du modèle, les limites actuelles et les perspectives futures pour la recherche.
5. S’en tenir à un format de thèse standard: Il est important de s’adapter à la norme de l’établissement d’enseignement supérieur et de la communauté scientifique dans laquelle vous faites votre thèse.