Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) sont une classe de réseaux de neurones spécialement conçus pour gérer des données séquentielles. Contrairement aux réseaux de neurones traditionnels où les entrées et les sorties sont considérées comme indépendantes, les RNN possèdent des connexions récurrentes qui permettent de transmettre des informations d'un pas de temps à un autre, créant ainsi une forme de "mémoire".
Chaque unité dans un RNN possède une entrée, une sortie, et une connexion récurrente qui lui permet de prendre en compte son état précédent. Cette structure en boucle rend les RNN particulièrement puissants pour traiter des séquences où l'ordre des éléments est crucial, comme dans le traitement de texte ou la reconnaissance vocale.
À chaque pas de temps, le réseau reçoit une entrée et produit une sortie tout en mettant à jour son état caché basé sur à la fois l'entrée actuelle et son état précédent. Ce processus est formalisé par les équations suivantes:
où: ht est l'état caché à l'instant t. xt est l'entrée à l'instant t. yt est la sortie à l'instant t. U, W, et V sont des matrices de poids. bh et by sont des biais. f et g sont des fonctions d'activation, souvent la tanh ou la ReLU.
La principale force des RNN réside dans leur capacité à modéliser des données séquentielles. Voici quelques applications courantes:
Les RNN sont largement utilisés dans des tâches telles que la traduction automatique, la génération de texte, et la classification de texte. Par exemple, un RNN peut traduire une phrase d'une langue à une autre en traitant chaque mot de la séquence et en générant la traduction correspondante.
En reconnaissance vocale, les RNN peuvent convertir des signaux audio en texte en analysant des séquences de spectrogrammes. Cela permet de reconnaître des mots et des phrases continues dans un flux audio.
Dans le domaine des séries temporelles, les RNN peuvent prédire les valeurs futures en fonction des données historiques. Cela est utile en finance pour la prévision des prix des actions, ou en météorologie pour prévoir les conditions climatiques.
Les RNN peuvent également être utilisés pour modéliser des séquences biologiques, comme des séquences d'ADN, pour en tirer des informations précieuses sur les structures et fonctions biologiques.