Tout savoir sur les Recurrent Neural Networks (RNN)
Face à des données séquentielles ou des séries temporelles, les réseaux Feedforward traditionnels s’avèrent inefficaces pour l’apprentissage et la prédiction. Il est alors nécessaire de mettre en place un mécanisme permettant de conserver les informations historiques pour prévoir les valeurs futures. Les Recurrent Neural Networks sont une variante des réseaux neuronaux artificiels classiques. Ils sont capables de traiter des données séquentielles et d’être entraînés à conserver des connaissances sur le passé.
Qu’est-ce que les Recurrent Neural Networks ?
Les Recurrent Neural Networks, en français réseaux neuronaux récurrents, sont un type de réseau de neurones artificiels conçu pour traiter des données séquentielles dans un ordre spécifique. Ils sont largement utilisés dans le domaine de l’apprentissage en profondeur, ou Deep Learning.
L’une des caractéristiques des RNN est qu’ils conservent une sorte de mémoire interne qui leur permet de prendre en compte les entrées actuelles et celles déjà traitées. C’est cette capacité à tenir compte du contexte antérieur qui les rend particulièrement adaptés à la modélisation de séquences de données.
Comment fonctionnent les Recurrent Neural Networks ?
Les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) sont conçus pour traiter des données séquentielles en exploitant des boucles récurrentes dans leur architecture. Ils reposent sur deux concepts fondamentaux. La technique de la fenêtre glissante permet de traiter des signaux de longueurs variables. L’exploitation de connexions récurrentes donne la possibilité d’examiner les informations passées du signal.
La fenêtre glissante
Plutôt que de traiter la séquence complète en une seule fois, la fenêtre glissante permet de découper la séquence en segments de longueurs définies. Cette technique permet au modèle de traiter chaque segment individuellement. C’est particulièrement utile pour traiter des données séquentielles de longueurs variables sans avoir à traiter la séquence complète en une seule fois.
En utilisant la fenêtre glissante, les RNN peuvent analyser des parties spécifiques des séquences de données à la fois. Ils tiennent compte des informations contextuelles fournies par les segments précédents pour la prédiction ou la classification. Les modèles peuvent alors détecter des motifs locaux dans les données séquentielles et capturer les dépendances à court terme entre les différents segments de la séquence.
Architectures des RNN
L’architecture d’un réseau de neurones récurrents est définie :
- par la structure des cellules récurrentes qui le composent, le réseau ;
- par la manière dont ces cellules interagissent pour traiter les séquences de données.
En plus des réseaux de neurones récurrents basiques, plusieurs variantes d’architectures ont été développées. Elles permettent de surmonter les limitations de l’architecture traditionnelle.
Modèle d’architecture traditionnelle
Au cœur du RNN, on trouve la cellule récurrente. C’est l’unité fondamentale de traitement et de mémorisation des états antérieurs. Des connexions récurrentes vont permettre aux informations de circuler d’une étape temporelle à une autre. Des boucles internes sont ainsi formées. Elles facilitent la rétroaction des informations à travers le réseau.
L’architecture RNN est conçue pour traiter les données séquentielles en effectuant des calculs itératifs à chaque étape temporelle. Elle utilise les informations des étapes précédentes pour générer des sorties contextuellement pertinentes à chaque nouvelle étape.
Le réseau de neurones récurrents one-to-one
Dans cette configuration, chaque exemple d’entrée est directement associé à un seul exemple de sortie. Il n’y a pas de dépendances séquentielles ou de rétroaction temporelle. L’architecture one-to-one est couramment utilisée pour des tâches où les données d’entrée et de sortie sont indépendantes les unes des autres et ne nécessitent pas de traitement séquentiel.
Le réseau de neurones récurrents one-to-many
Il s’agit d’un modèle prenant un seul point de données en entrée et générant une séquence de données en sortie. Le réseau de neurones récurrents traite l’entrée initiale, puis utilise sa mémoire interne pour générer une séquence de sortie, étape par étape, en fonction de l’entrée initiale.
Le réseau de neurones récurrents many-to-one
L’architecture many-to-one, aussi appelée Sequence to Vector Model, prend plusieurs points de données en entrée et génère une seule sortie finale. Le réseau traite une séquence d’entrées, élément par élément. Elle utilise une mémoire interne pour capturer les dépendances entre les différentes étapes de la séquence.
Une fois que toute la séquence a été traitée, le réseau produit une sortie unique basée sur l’ensemble de la séquence d’entrée. Cette sortie peut être utilisée pour des tâches telles que la classification, la prédiction ou l’analyse de séquences temporelles.
Le réseau de neurones récurrents many-to-many
Aussi appelé Sequence to Sequence Model, le réseau many-to-many prend plusieurs points de données en entrée et génère plusieurs points de données en sortie. Il est donc adapté à des tâches dans lesquelles les correspondances entre les éléments d’entrée et de sortie sont prises en compte.
Quelles sont les variantes d’architecture RNN ?
Plusieurs variantes d’architectures de Réseaux de Neurones Récurrents ont été développées. Elles permettent de surmonter certaines problématiques courantes, notamment la disparition du gradient. C’est le résultat d’un algorithme appelé rétropropagation qui permet aux réseaux neuronaux d’optimiser le processus d’apprentissage.
Long Short-Term Memory (LSTM)
Les LSTM ont été développés par Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber en 1997, pour résoudre le problème de la disparition du gradient. Ils intègrent des mécanismes de porte, pour réguler le flux d’informations et les conserver sur de longues périodes.
Gated Recurrent Unit
En 2014, une alternative plus légère aux LSTM, les Gated Recurrent Unit (GRU) de Kyunghyun Cho, a été largement adoptée dans de nombreux modèles. Les GRU incorporent des mécanismes de mise à jour et de réinitialisation pour contrôler le flux d’informations et maintenir des informations sur les états antérieurs.
Quelles sont les différentes applications des RNN ?
Les Recurrent Neural Networks permettent aux experts du Deep Learning de développer des technologies révolutionnaires.
Modélisation du langage
Ils sont capables de prendre en compte le contexte séquentiel et les dépendances à long terme entre les mots ou les caractères dans une phrase ou un document. Ils sont utilisés pour modéliser la probabilité de séquences de mots dans un langage naturel. Ils peuvent également prédire le mot suivant dans une phrase ou générer du texte naturel et cohérent.
Traduction automatique
Les RNN sont utilisés pour construire des modèles de traduction automatique. Le texte source est d’abord encodé en une séquence de vecteurs, qui est ensuite décodée en texte cible. Cette approche est souvent plus efficace que les méthodes traditionnelles basées sur des règles ou des statistiques. Par exemple, Google Translate utilise des RNN pour traduire instantanément un texte d’une langue à une autre.
Reconnaissance automatique de la parole
Dans ce domaine, les RNN sont utilisés pour transformer des signaux audio en texte. Ils peuvent prendre en compte le contexte temporel des signaux audio pour améliorer la précision de la transcription. De nombreux assistants vocaux, comme Siri et Alexa, les utilisent pour comprendre les commandes vocales.
Génération de texte et de contenus artistiques
Les réseaux de neurones récurrents sont utilisés pour générer du texte de manière créative. Ils sont capables de produire du texte qui semble rédigé par un humain. Des RNN ont également été utilisés pour créer de la musique ou générer des images imitant le style d’artistes célèbres.
Ainsi, GPT-3 d’Open AI combine les technologies des Transformers et des RNN. Ces derniers lui permettent de capturer les dépendances à long terme dans les séquences de texte. Cela permet à l’application générative de proposer des réponses plus cohérentes et pertinentes.
Prédiction des séries chronologiques.
Les RNN sont capables de conserver des informations sur le long terme dans les données séquentielles. Ils peuvent alors s’appliquer dans des domaines tels que les prévisions boursières, les prévisions météorologiques ou même la prévision de la propagation des maladies infectieuses.
Quelles différences entre RNN et réseau neuronal simple ?
Les RNN sont conçus pour traiter des données séquentielles où l’ordre des éléments est important. De plus, ils tiennent compte des éléments précédents de la séquence. Les réseaux neuronaux simples traitent des entrées indépendamment les unes des autres. Ils ne tiennent compte ni de l’ordre ni du contexte.
De plus, les RNN disposent d’une mémoire interne. Ils peuvent conserver des informations sur les états antérieurs et les utiliser pour influencer les prédictions. Les réseaux Feedforward traitent chaque entrée de manière isolée. L’information se propage de la couche d’entrée à la couche de sortie sans rétroaction.
Quels sont les avantages des Recurrent Neural Networks ?
Les modèles de RNN sont capables de modéliser et de prédire à partir de séquences de longueurs variables. Toutefois, leur complexité n’augmente pas de manière significative avec la taille de l’entrée. De plus, grâce à leur capacité à conserver des informations sur les précédents états, ils peuvent intégrer des dépendances à long terme dans les séquences de données. C’est un point essentiel pour la modélisation de séquences complexes et la prédiction précise.
Contrairement à certaines autres approches, les RNN traitent les données séquentielles indépendamment du temps. Ils peuvent alors modéliser des phénomènes dans lesquels la notion de temps n’est pas linéaire ou fixe.
L’Intelligence Artificielle ne cesse de progresser et d’évoluer, créant autour d’elle de nombreuses opportunités de carrières. L’IA School forme de futurs ingénieurs informatiques, des développeurs, des Data Scientists, des futurs managers et des entrepreneurs aux technologies de l’IA.