Réseaux de neurones récurrents: formation et défis

Cette séance de cours couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux récurrents (RNN) et leurs méthodologies de formation. Il commence par aborder les limites des modèles de langage de contexte fixe, qui luttent avec des séquences de longueur variable. L'instructeur présente les RNN comme une solution, mettant en évidence leurs boucles de rétroaction qui permettent la modélisation des dépendances à longue portée. La séance de cours se penche ensuite sur le processus de formation des RNN, en se concentrant spécifiquement sur la rétropropagation à travers le temps et les défis qui y sont associés, tels que les gradients de fuite. Diverses techniques pour atténuer ces défis, y compris les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) et les unités récurrentes à grille (GRU), sont discutées. L'instructeur souligne l'importance de ces architectures dans le maintien de l'information sur des séquences plus longues et leurs applications pratiques dans le traitement du langage naturel. La session se termine par un résumé des concepts clés et un aperçu des sujets à venir, y compris les transformateurs, qui devraient être explorés dans de futures séance de courss.