Réseau de neurones récurrents
classe de réseau neuronal artificiel où les connexions entre les unités forment un graphe dirigé le long d'une séquence temporelle
Réseau de neurones récurrents
Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées. Les réseaux de neurones récurrents sont adaptés pour des données d'entrée de taille variable. Ils conviennent en particulier pour l'analyse de séries temporelles. Ils sont utilisés en reconnaissance automatique de la parole ou de l'écriture manuscrite - plus généralement en reconnaissance de formes - ou encore en traduction automatique. Dépliés, ils sont comparables à des réseaux de neurones classiques avec des contraintes d'égalité entre les poids du réseau (voir schéma). Les techniques d'entraînement du réseau sont les...
Lire sur Wikipédia · Image Chrislb, CC BY-SA 3.0
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