Long Short-Term Memory (LSTM) et Gated Recurrent Units (GRU)
Durée: 0 h 34 min
Nombre de leçons: 21
Rubrique: Ingénieur IA
1. Introduction aux LSTM et GRU
1.1. Définition et importance des LSTM et GRU
1.2. Comparaison avec les RNN traditionnels
2. Architecture des LSTM
2.1. Composants clés des cellules LSTM : portes d'entrée, de sortie, et d'oubli
2.2. Fonctionnement et flux de données
3. Architecture des GRU
3.1. Structure des GRU : simplification par rapport aux LSTM
3.2. Fonctionnement et efficacité
4. Apprentissage et entraînement
4.1. Techniques d'entraînement spécifiques pour les LSTM et GRU
4.2. Gestion des dépendances à long terme
5. Applications pratiques
5.1. Utilisation des LSTM et GRU dans le traitement du langage naturel
5.2. Autres applications en séquence de prédictions
6. Défis et améliorations
6.1. Problématiques courantes rencontrées avec les LSTM et GRU
6.2. Innovations récentes et améliorations des performances
7. Perspectives futures
7.1. Potentiel d'évolution des LSTM et GRU
7.2. Recherche et développement en cours