Comprendre et mettre en œuvre des réseaux neuronaux récurrents avec Python

Aperçu

Programme

• Introduction aux réseaux de neurones récurrents (RNN)
Aperçu des réseaux de neurones
Comprendre les données séquentielles
Introduction aux RNN : structure et fonctionnalité
Applications pratiques des RNN
• Rétention de mémoire dans les RNN
Exploration de la mémoire à court terme dans les RNN
Comprendre les gradients vanissants et explosifs
Introduction à la rétropropagation temporelle (BPTT)
• Implémentation de RNN basiques en Python
Configuration de l'environnement Python
Introduction à la bibliothèque Keras
Construction d'un modèle RNN simple
Entraînement et évaluation des RNN sur des données séquentielles
• Architectures avancées de RNN : Long Short-Term Memory (LSTM)
Limitations des RNN basiques
Introduction aux réseaux LSTM
Mécanique interne détaillée des LSTM
Implémentation des LSTM avec Keras
• Travailler avec les unités récurrentes à portes (GRU)
Comparaison des GRU avec les LSTM
Implémentation des réseaux GRU dans Keras
Considérations de performance et cas d'utilisation
• Applications pratiques et variantes de RNN
Prédiction de séries temporelles avec les RNN
Applications en traitement du langage naturel
Exploration des RNN bidirectionnels et des architectures RNN empilées
• Optimisation et réglage des modèles RNN
Techniques de réglage d'hyperparamètres
Résoudre le surapprentissage dans les RNN
Mesures de performance pour les modèles RNN
• Projets et études de cas
Analyse de sentiment utilisant les LSTM
Génération de texte prédictive avec les RNN
Exploration des modèles de séquence à séquence
• Conclusion et apprentissage approfondi
Récapitulatif des concepts clés
Tendances futures dans la recherche sur les RNN
Ressources pour un apprentissage et un développement continu
• Bilan du cours et session de questions-réponses

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Sujets

Conférences