réseau de neurones récurrent
- Domaine
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- intelligence artificielle
- Dernière mise à jour
Définition :
Réseau de neurones profond conçu pour traiter successivement chaque élément d'une séquence d'entrée, dans lequel les signaux peuvent revenir en arrière et alimenter des neurones d'une couche précédente ou de la même couche.
Notes :
Les réseaux de neurones récurrents ont la faculté de garder en mémoire les données qu'ils ont déjà traitées au sein d'une séquence d'entrée. Ce mécanisme leur permet de prendre des décisions en se basant sur l'ensemble de la séquence plutôt que sur une donnée en particulier. Il les rend par ailleurs très efficaces pour effectuer des tâches où l'ordre des informations est primordial, comme la modélisation du langage, la reconnaissance vocale ou la prédiction de séries temporelles.
On oppose les réseaux de neurones récurrents aux réseaux de neurones à propagation avant, dans lesquels les signaux ne peuvent se diriger que dans un seul sens, d'une couche d'entrée vers une couche de sortie.
Cette fiche fait partie du vocabulaire Une intelligence artificielle bien réelle : les termes de l'IA.
Termes privilégiés :
- réseau de neurones récurrent n. m.
- RNR n. m.
- réseau neuronal récurrent n. m.
- réseau récurrent n. m.
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Au pluriel, on écrira : des réseaux de neurones récurrents, des réseaux neuronaux récurrents, des réseaux récurrents.
Traductions
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anglais
Auteur : Office québécois de la langue française,Termes :
- recurrent neural network
- RNN
- recurrent network
Le sigle RNN est aussi fréquemment employé en français.