Réseau récurrent - Historique des versions

Pitpitt : Remplacement de texte : « ==Español== » par « ==Español== Catégorie:es »

2025-09-24T00:58:22Z

Remplacement de texte : « ==Español== » par « ==Español== Catégorie:es »

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	==Español==		==Español==
			[[Catégorie:es]]

	''''' red neuronal recurrente '''''		''''' red neuronal recurrente '''''

Jean-Sébastien Zavalone le 23 juillet 2025 à 14:25

2025-07-23T14:25:47Z

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	'''recurrent network'''		'''recurrent network'''

			==Español==

			''''' red neuronal recurrente '''''

			''Una red neuronal recurrente (RNN), o más sencillamente una red recurrente, es una arquitectura de red neuronal profunda en cuya estructura hay al menos una conexión recurrente (bucle o ciclo). En una red recurrente, las señales pueden por tanto retroceder a través de un bucle o ciclo y alimentar neuronas de una capa anterior o de la misma capa.''

			''Las redes recurrentes son capaces de procesar datos de tamaño variable. Son especialmente adecuadas para analizar secuencias de datos a lo largo del tiempo, es decir, series temporales.''

			''Las RNN se utilizan en el reconocimiento automático del habla, el procesamiento del lenguaje natural en cadenas de caracteres y textos, y la traducción automática, que son buenos ejemplos de procesamiento secuencial de datos.''

	==Sources==		==Sources==

Jean-Sébastien Zavalone : Remplacement de texte : « 
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 » par « {{Modèle:101}} »

2025-07-21T20:35:04Z

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	[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_r%C3%A9currents Source: Wikipedia, ''Réseau de neurones récurrents. '']		[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_r%C3%A9currents Source: Wikipedia, ''Réseau de neurones récurrents. '']

	~~</small><br>~~ {{Modèle:101}}~~<br>~~		{{Modèle:101}}

	{{Modèle:GDT}}		{{Modèle:GDT}}

Arianne le 13 janvier 2025 à 21:00

2025-01-13T21:00:13Z

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	==Définition==		==Définition==
	Un réseau de neurones récurrent (RNR), ou plus simplement réseau récurrent, est une architecture de [[réseau de neurones profond]] dans laquelle il existe au moins une connexion récurrente (boucle ou cycle) dans sa structure. Dans un réseau récurrent, les signaux peuvent donc revenir en arrière (via une boucle ou un cycle) et alimenter des neurones d'une couche précédente ou de la même couche.		Un réseau de neurones récurrent (RNR), ou plus simplement réseau récurrent, est une architecture de [[réseau de neurones profond]] dans laquelle il existe au moins une connexion récurrente (boucle ou cycle) dans sa structure. Dans un réseau récurrent, les signaux peuvent donc revenir en arrière via une boucle ou un cycle et alimenter des [[neurone artificiel\|neurones]] d'une couche précédente ou de la même couche.

	Les réseaux ~~neuronaux~~ récurrents sont capables de traiter des données de taille variable. Ils conviennent en particulier pour l'analyse de séquences de données dans le temps ~~([[séries temporelles]] ou~~ [[séries chronologiques]]). Les RNR sont utilisés en [[reconnaissance automatique de la parole]], en [[traitement automatique de la langue naturelle]] sur des chaînes de caractères, des textes, et en [[traduction automatique]], qui sont de bons exemples de traitement de données séquentielles.		Les réseaux récurrents sont capables de traiter des données de taille variable. Ils conviennent en particulier pour l'analyse de séquences de données dans le temps, c'est-à-dire les [[Série chronologique\|séries chronologiques]]. Les RNR sont utilisés en [[reconnaissance automatique de la parole]], en [[traitement automatique de la langue naturelle]] sur des chaînes de caractères et sur des textes, ainsi qu'en [[traduction automatique]], qui sont de bons exemples de traitement de données séquentielles.

	==Compléments==		==Compléments==

Pitpitt le 5 janvier 2025 à 16:57

2025-01-05T16:57:32Z

← Version précédente		Version du 5 janvier 2025 à 12:57
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	Un réseau de neurones récurrent (RNR), ou plus simplement réseau récurrent, est une architecture de [[réseau de neurones profond]] dans laquelle il existe au moins une connexion récurrente (boucle ou cycle) dans sa structure. Dans un réseau récurrent, les signaux peuvent donc revenir en arrière (via une boucle ou un cycle) et alimenter des neurones d'une couche précédente ou de la même couche.		Un réseau de neurones récurrent (RNR), ou plus simplement réseau récurrent, est une architecture de [[réseau de neurones profond]] dans laquelle il existe au moins une connexion récurrente (boucle ou cycle) dans sa structure. Dans un réseau récurrent, les signaux peuvent donc revenir en arrière (via une boucle ou un cycle) et alimenter des neurones d'une couche précédente ou de la même couche.

	Les réseaux neuronaux récurrents sont capables de traiter des données de taille variable. Ils conviennent en particulier pour l'analyse de séquences de données dans le temps (séries temporelles ou séries chronologiques). Les RNR sont utilisés en [[reconnaissance automatique de la parole]], en [[traitement automatique de la langue naturelle]] sur des chaînes de caractères, des textes, et en [[traduction automatique]], qui sont de bons exemples de traitement de données séquentielles.		Les réseaux neuronaux récurrents sont capables de traiter des données de taille variable. Ils conviennent en particulier pour l'analyse de séquences de données dans le temps ([[séries temporelles]] ou [[séries chronologiques]]). Les RNR sont utilisés en [[reconnaissance automatique de la parole]], en [[traitement automatique de la langue naturelle]] sur des chaînes de caractères, des textes, et en [[traduction automatique]], qui sont de bons exemples de traitement de données séquentielles.

	==Compléments==		==Compléments==

Pitpitt : Remplacement de texte : « ↵ » par «  ==Sources== »

2024-01-28T17:22:32Z

Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »

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	'''recurrent network'''		'''recurrent network'''

	~~<small>~~		==Sources==

	[https://theses.hal.science/tel-01615475/document Source: Gregory Gelly]		[https://theses.hal.science/tel-01615475/document Source: Gregory Gelly]

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	</small><br> {{Modèle:101}}<br>		</small><br> {{Modèle:101}}<br>

			{{Modèle:GDT}}

	[[Catégorie:GDT]]		[[Catégorie:GDT]]

Pitpitt : Remplacement de texte : « 
↵

 » par « {{Modèle:101}} »

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Remplacement de texte : « <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html> ↵<br></div><br> » par « {{Modèle:101}} »

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	[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_r%C3%A9currents Source: Wikipedia, ''Réseau de neurones récurrents. '']		[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_r%C3%A9currents Source: Wikipedia, ''Réseau de neurones récurrents. '']

	</small><br> ~~<div style="border~~:~~2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-~~101~~-mots.png" width="250"></a></html>~~		</small><br> {{Modèle:101}}<br>
	~~<br></div><br>~~<br>

	[[Catégorie:GDT]]		[[Catégorie:GDT]]

Claude COULOMBE le 7 mars 2023 à 20:26

2023-03-07T20:26:57Z

← Version précédente		Version du 7 mars 2023 à 16:26
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	<small>		<small>

			[https://theses.hal.science/tel-01615475/document Source: Gregory Gelly]

	[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_r%C3%A9currents Source: Wikipedia, ''Réseau de neurones récurrents. '']		[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_r%C3%A9currents Source: Wikipedia, ''Réseau de neurones récurrents. '']

Pitpitt le 22 août 2022 à 13:26

2022-08-22T13:26:16Z

← Version précédente		Version du 22 août 2022 à 09:26
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	== Définition ==		==Définition==
	Un réseau de neurones récurrent (RNR), ou plus simplement réseau récurrent, est un architecture de ~~'''~~[[~~Réseau de neurones profond\|~~réseau de neurones profond]]~~'''~~ dans laquelle il existe au moins une connexion récurrente (boucle ou cycle) dans sa structure. Dans un réseau récurrent, les signaux peuvent donc revenir en arrière (via une boucle ou cycle) et alimenter des neurones d'une couche précédente ou de la même couche.		Un réseau de neurones récurrent (RNR), ou plus simplement réseau récurrent, est une architecture de [[réseau de neurones profond]] dans laquelle il existe au moins une connexion récurrente (boucle ou cycle) dans sa structure. Dans un réseau récurrent, les signaux peuvent donc revenir en arrière (via une boucle ou un cycle) et alimenter des neurones d'une couche précédente ou de la même couche.

	Les réseaux neuronaux récurrents sont capables de traiter des données de taille variable. Ils conviennent en particulier pour l'analyse de séquences de données dans le temps (séries temporelles ou séries chronologiques). Les RNR sont utilisés en ~~'''~~[[~~Reconnaissance automatique de la parole\|~~reconnaissance automatique de la parole]]~~'''~~, en ~~'''~~[[~~Traitement automatique de la langue naturelle\|~~traitement automatique de la langue naturelle]]~~'''~~ sur des chaînes de caractères, des textes, et en ~~'''~~[[~~Traduction automatique\|~~traduction automatique]]~~'''~~, qui sont de bons exemples de traitement de données séquentielles.		Les réseaux neuronaux récurrents sont capables de traiter des données de taille variable. Ils conviennent en particulier pour l'analyse de séquences de données dans le temps (séries temporelles ou séries chronologiques). Les RNR sont utilisés en [[reconnaissance automatique de la parole]], en [[traitement automatique de la langue naturelle]] sur des chaînes de caractères, des textes, et en [[traduction automatique]], qui sont de bons exemples de traitement de données séquentielles.

	==Compléments==		==Compléments==
	On oppose les RNN aux réseaux de neurones à propagation avant (non bouclés, en anglais feed-forward), dans lesquels les signaux ne peuvent se diriger que dans un seul sens, de la couche d'entrée vers la couche de sortie. Attention! Il faut éviter de confondre le mécanisme de retour en arrière du signal grâce à une boucle avec le retour arrière de l’erreur ou '''[[Rétropropagation\|rétropropagation]]''' de l’erreur qui est un mécanisme d’entraînement des réseaux de neurones.		On oppose les RNN aux réseaux de neurones à propagation avant (non bouclés, en anglais feed-forward), dans lesquels les signaux ne peuvent se diriger que dans un seul sens, de la couche d'entrée vers la couche de sortie. Attention! Il faut éviter de confondre le mécanisme de retour en arrière du signal grâce à une boucle avec le retour arrière de l’erreur ou '''[[Rétropropagation\|rétropropagation]]''' de l’erreur qui est un mécanisme d’entraînement des réseaux de neurones.

	== Français ==		==Français==
	'''réseau récurrent'''		'''réseau récurrent'''

Ligne 16 :		Ligne 16 :
	'''RNR'''		'''RNR'''

	== Anglais ==		==Anglais==
	''' recurrent neural network '''		''' recurrent neural network '''

Ligne 25 :		Ligne 25 :
	<small>		<small>

	[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_r%C3%A9currents Source: Wikipedia, ''Réseau de neurones récurrents. ]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_r%C3%A9currents Source: Wikipedia, ''Réseau de neurones récurrents. '']
	''

	</small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>		</small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>

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