Définition - Que signifie le réseau neuronal récurrent (RNN)?
Un réseau neuronal récurrent (RNN) est un type de réseau neuronal artificiel avancé (ANN) qui implique des cycles dirigés dans la mémoire. Un aspect des réseaux de neurones récurrents est la capacité de s'appuyer sur des types de réseaux antérieurs avec des vecteurs d'entrée et de sortie de taille fixe.
Definir Tech explique le réseau neuronal récurrent (RNN)
L'utilisation de réseaux de neurones récurrents est souvent liée à l'apprentissage profond et à l'utilisation de séquences pour faire évoluer des modèles qui simulent l'activité neuronale dans le cerveau humain.
En termes d'application pratique, les RNN ont été un domaine d'intérêt actif pour de nombreux professionnels pour des utilisations telles que le traitement d'image, le traitement du langage et même les modèles qui ajoutent des caractères au texte un à la fois. En jouant avec ces modèles de génération de texte, les scientifiques ont pu produire des échantillons qui ressemblent beaucoup à différents types d'écriture humaine - par exemple, des articles d'opinion sur l'investissement modernes ou des pièces de théâtre classiques de Shakespeare. Le RNN a été en mesure de générer des résultats textuels qui démontrent la capacité d'apprendre l'anglais à partir de zéro ou à partir d'entrées de programmation très limitées.
De nombreux exemples d'utilisation de RNN produisent du texte qui n'est pas grammaticalement correct. L'idée est qu'un grand nombre de ces expériences et systèmes ont besoin de supports supplémentaires pour devenir vraiment utiles - mais ils démontrent une incroyable puissance d'intelligence artificielle pour modéliser la génération humaine du langage.