Techniques d'apprentissage profond: Réseaux récurrents et modèles LSTM

Cette séance de cours couvre la mise en œuvre et l'optimisation de réseaux récurrents utilisant des modèles LSTM. L'instructeur commence par examiner l'affectation précédente sur les réseaux récurrents, en discutant de l'importance du prétraitement des données et de l'emballage des données en lots. La séance de cours se penche ensuite sur la définition d'une classe pour le réseau récurrent, en se concentrant sur des hyperparamètres tels que la taille de la variable latente et la table d'intégration. L'instructeur explique comment utiliser les fonctionnalités LSTM de PyTorch, en soulignant la nécessité de gérer efficacement les longueurs d'entrée variables. La session comprend des exemples pratiques de formation du modèle, d'évaluation de ses performances et d'ajustements pour améliorer la précision. L'instructeur discute également des techniques avancées telles que la mise en commun moyenne et la mise en commun maximale, en soulignant leur impact sur les performances du modèle. La séance de cours se termine par une discussion sur les attentes du projet, encourageant les étudiants à explorer des approches innovantes dans leurs propositions de recherche. Dans l'ensemble, la session fournit un aperçu complet des réseaux récurrents et de leurs applications en apprentissage profond.