Avez-vous travaillé avec des réseaux neuronaux récurrents?

Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont utilisés pour traiter des données séquentielles telles que du texte, des séries temporelles ou de l'audio. Dans ma pratique, j'ai utilisé des RNN pour des tâches de prédiction de séries temporelles et d'analyse de texte, par exemple pour générer du texte ou classer des séquences.

Les RNN se distinguent par leurs connexions cycliques, permettant de prendre en compte le contexte des éléments précédents de la séquence. Cependant, les RNN classiques peuvent souffrir du problème du gradient qui se dilue, c'est pourquoi leurs versions améliorées comme LSTM (Long Short-Term Memory) et GRU (Gated Recurrent Unit) sont souvent utilisées.

Exemple d'un RNN simple en Python avec Keras :

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

model = Sequential([
    SimpleRNN(50, input_shape=(timesteps, features)),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

Ici, timesteps est la longueur de la séquence, et features le nombre de caractéristiques par étape.