Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les Long ShortTerm Memory (LSTM) sont une classe spéciale des Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) conçue pour résoudre le problème du gradient disparu et assurer une meilleure capture des dépendances à long terme dans les séries temporelles de données. Contrairement aux RNN traditionnels, les LSTM possèdent une structure interne composée de cellules mémoire et de divers portes (gate) qui régulent le flux d'informations.
Cette structure complexe permet aux LSTM de mémoriser et d'oublier des informations à des moments opportuns, ce qui les rend particulièrement efficaces pour des tâches où le contexte global et les relations à long terme sont essentiels, comme le traitement du langage naturel (TLP) et la génération de séries temporelles.
Les Gated Recurrent Units (GRU) ont été développées comme une alternative plus simple aux LSTM tout en visant à résoudre les mêmes problèmes de dépendances de long terme et de gradients disparus. Les GRU fusionnent certaines portes de LSTM pour réduire la complexité tout en maintenant des performances comparables.
L'architecture plus simple du GRU permet des temps de calcul plus rapides et une utilisation plus efficiente des ressources, ce qui les rend utiles pour des applications en temps réel où les contraintes de calcul sont critiques.
Même si les LSTM et les GRU ont des approches différentes pour la gestion de la mémoire, ils répondent tous deux à la question du gradient disparu/explosif et optimisent la capacité des RNN à traiter des séquences longues et complexes. Le choix entre LSTM et GRU dépend souvent du compromis entre la complexité du modèle et les ressources de calcul disponibles.