Comprendre les réseaux de neurones récurrents (RNN)

Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont un type de réseau de neurones conçu pour gérer des données séquentielles. Ils disposent d'une boucle de rétroaction qui permet aux informations des pas de temps précédents d'influencer l'étape en cours, ce qui est utile pour modéliser les relations temporelles dans les données.

Dans un RNN, l'état caché (la représentation interne du réseau) peut persister à travers les pas de temps. , afin que les informations des étapes précédentes puissent être utilisées pour informer l'étape en cours. Cela rend les RNN bien adaptés à des tâches telles que la modélisation du langage, où le réseau doit suivre le contexte d'une phrase sur plusieurs mots.

Les réseaux de neurones récurrents sont conçus pour gérer des données séquentielles et disposent d'une boucle de rétroaction qui permet aux informations des précédents pas de temps pour influencer l’étape actuelle.