Réseaux de Neurones Récurrents

Les réseaux de neurones récurrents sont une catégorie de réseaux de neurones adaptés à traiter des séquences de données, comme le texte ou les séries temporelles. Ils possèdent la capacité de maintenir un état interne qui reflète l’information passée, permettant au modèle de prendre en compte le contexte dans ses prédictions. C’est comme lire un roman et garder en mémoire les événements précédents pour comprendre le récit en cours.

Exemple : Les RNN sont utilisés pour générer du texte de manière automatique, comme écrire des résumés d’articles de presse. En se basant sur les mots précédents et le style du texte, le RNN peut produire des phrases cohérentes et logiquement connectées au contenu déjà généré.

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