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Reseau de neurones recurrents
Mis à jour le Aug. 14, 2022, 10:39 a.m.
1-Réponse courte
2-Pourquoi les RNNs sont-ils moins performants que les transformers?
Réponse courte:
Un réseau de neurones récurrent est un type de réseau de neurones qui utilise des boucles de retour pour traiter des séquences de données. Ces boucles permettent aux neurones de conserver et d'utiliser des informations sur le long terme, ce qui les rend particulièrement adaptés aux tâches d'analyse de séquences, telles que la reconnaissance de la parole, la génération de texte, ou encore peuvent être utilisés pour le trading, mais ils ne sont pas les seuls outils disponibles pour cette tâche. En général, l'utilisation de tout type de modèle d'apprentissage automatique (machine learning) pour le trading implique des risques et des incertitudes, et il est important de prendre en compte ces facteurs si vous ne voulez pas perdre toute votre bourse. Soyez sage et avisé :).
Les réseaux de neurones récurrents sont généralement organisés en couches, avec des connections entre les neurones de chaque couche. Les neurones de la première couche reçoivent les données d'entrée, tandis que les neurones des couches suivantes utilisent ces informations pour effectuer des calculs et produire des sorties. Les boucles de retour permettent aux neurones de conserver et d'utiliser des informations sur le long terme pour améliorer leur précision et leur capacité à capturer des tendances.
Pourquoi sont-ils moins performant que les transformers?
Les réseaux de neurones récurrents sont généralement moins performants que les modèles de transformers pour certaines tâches en raison de leur architecture spécifique. En effet, leur architecture peut également entraîner des problèmes tels que l'explosion des gradients, ce qui peut limiter la précision des prédictions du modèle.
Les modèles de transformers, quant à eux, utilisent une architecture sans boucle de retour qui peut être plus efficace pour traiter des séquences de données plus longues. Ils utilisent également des "attentions" pour se concentrer sur les parties les plus pertinentes des données d'entrée. En raison de ces avantages, les modèles de transformers sont généralement considérés comme plus performants que les réseaux de neurones récurrents pour certaines tâches d'analyse de séquences. Cependant, il convient de noter que chaque modèle a ses propres avantages et inconvénients, et il est important de choisir celui qui convient le mieux à une tâche donnée en fonction des besoins spécifiques.
Nous verrons plus en détail les RNNs et les Transformers dans d'autres articles.
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