Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 21
Rubrique: Ingénieur IA
Les réseaux de neurones récurrents, ou RNN (Recurrent Neural Networks), se distinguent des réseaux de neurones traditionnels par leur capacité à traiter des données séquentielles. Contrairement aux réseaux de neurones classiques où chaque entrée est indépendante des autres, les RNN prennent en compte les informations reçues précédemment pour influencer leurs décisions présentes. Ce mécanisme est particulièrement utile dans des domaines comme le traitement du langage naturel et la prévision de séries temporelles.
Pour saisir cette spécificité, imaginons un processus de lecture de texte : la compréhension d'un mot dépend fréquemment des mots qui précèdent. Les RNN représentent ce type de dépendance contextuelle, ce qui les rend exceptionnellement bien adaptés à ces tâches.
La structure d'un RNN peut être visualisée comme une séquence de cellules récurrentes reliées entre elles. Chaque cellule prend une entrée et une sortie de la cellule précédente pour produire une sortie et un état caché. Cet état caché est ensuite transmis à la cellule suivante. Cette structure récurrente permet au RNN de conserver une sorte de "mémoire" des entrées précédentes.
Supposons que nous ayons une séquence d'entrée "A, B, C". La cellule récurrente 1 traite "A" et génère un état caché. Cet état est servi de base pour la cellule récurrente 2 qui traite "B", et ainsi de suite jusqu'à "C". Chaque étape s’influence et s’enrichit des précédentes.
Avantages des RNN : 1. Conservation d'information contextuelle : Les RNN conservent des informations de séquences précédentes, cruciales pour la compréhension contextuelle. 2. Adaptabilité : Ils peuvent être ajustés (entraînement) pour diverses séquences de différentes longueurs.
Inconvénients des RNN : 1. Problème de gradient : Des défis comme la disparition ou l’explosion du gradient peuvent survenir (nous en discuterons en détail dans une leçon ultérieure). 2. Complexité computationnelle : Le traitement de longues séquences peut nécessiter une puissance de calcul significative.