Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 21
Rubrique: Ingénieur IA
Les Long ShortTerm Memory (LSTM) et les Gated Recurrent Units (GRU) sont des variantes avancées des réseaux de neurones récurrents (RNN) conçues pour résoudre certains des problèmes inhérents aux RNN traditionnels. Les RNN traditionnels souffrent souvent de l'oubli à court terme et de la difficulté à apprendre des dépendances à long terme en raison du problème du gradient en vanishing. Pour surmonter ces limitations, les LSTM et les GRU ont été introduits avec des structures de portes sophistiquées permettant de mieux gérer et mémoriser l'information sur de longues séquences.
Les LSTM ont été développés pour s'attaquer à l'oubli à court terme et aux problèmes de dépendances à long terme observés dans les réseaux de neurones traditionnels. Grâce à une structure de portes complexes (portes d'entrée, de sortie, et d'oubli), les LSTM peuvent apprendre quelles informations conserver et lesquelles oublier, améliorant ainsi l'efficacité du modèle dans des tâches séquentielles.
Les GRU, quant à eux, sont une version simplifiée des LSTM qui conserve l'efficacité de gestion des dépendances temporelles tout en étant computationnellement moins coûteux. Les GRU n'ont pas de porte d'oubli distincte; à la place, ils combinent les portes d'entrée et de sortie pour simplifier le modèle tout en maintenant des performances comparables aux LSTM dans de nombreuses applications.
Contrairement aux RNN traditionnels, qui ne possèdent pas de mécanismes sophistiqués pour contrôler le flux d'information entre les différentes étapes temporelles, les LSTM et les GRU utilisent des portes pour réguler le passage de l'information. Cela permet de mieux traiter les séquences longues et complexes sans que les informations importantes soient perdues au fil du temps.
Ainsi, les LSTM et les GRU fournissent des solutions robustes pour des tâches de traitement de séquences telles que la traduction automatique, la reconnaissance de la parole et la modélisation de séries temporelles.