Qu'est-ce qu'un réseau neuronal récurrent?

Les réseaux de neurones artificiels sont des systèmes de traitement de l'information basés sur des systèmes nerveux naturels tels que le cerveau humain.Ils se composent de nombreux neurones artificiels individuels qui sont interconnectés, peuvent résoudre des problèmes ensemble et ont la capacité d'apprendre.Un réseau neuronal récurrent (RNN) ressemble particulièrement au cerveau humain car il contient des boucles de rétroaction.Ceux-ci permettent aux signaux de voyager à la fois en avant et en arrière, créant un système plus complexe et moins stable.Le réseau neuronal récurrent est dynamique et, après chaque entrée, l'état du système change continuellement jusqu'à ce qu'il atteigne un équilibre.

Les cerveaux humains peuvent être décrits comme des réseaux de neurones récurrents biologiques.Un réseau neuronal récurrent artificiel partage la capacité du cerveau à apprendre les processus et les comportements.Ce n'est pas possible avec les méthodes d'apprentissage automatique traditionnel.En commun avec d'autres types de réseaux de neurones, un réseau neuronal récurrent est particulièrement bon pour reconnaître les modèles et les tendances de repérage.Un certain nombre d'utilisations potentielles ont été trouvées pour ce type de modèle de calcul, notamment la reconnaissance de la maladie des analyses médicales, la modélisation des systèmes corporels, la reconnaissance de la parole et de l'écriture manuscrite et les prévisions boursières.

En règle générale, un réseau neuronal récurrent sera utilisé pour résoudre un problèmedans lequel il est connu, ou fortement soupçonné, qu'il existe une sorte de relation entre l'entrée de données et la sortie inconnue.Le réseau sera formé ou s'entraînera, à déterminer cette relation et à fournir une valeur de sortie possible.Un réseau neuronal récurrent est capable de gérer de grands problèmes complexes dans lesquels certaines valeurs sont manquantes ou corrompues.Sa capacité à apprendre de l'exemple le rend puissant et flexible, et supprime la nécessité de créer un algorithme pour chaque tâche spécifique.

Les réseaux neuronaux récurrents peuvent être décrits comme des outils de modélisation statistique non linéaires.La présence de boucles de rétroaction signifie qu'ils sont des systèmes adaptatifs, capables de répondre au changement.Un réseau neuronal récurrent utilisé dans le domaine de la robotique peut permettre à un robot d'apprendre de l'expérience, ce qui lui permet de prendre des décisions sur la direction à prendre pour atteindre une cible.Il pourrait même être possible de développer la curiosité chez les robots en le rendant enrichissant de se concentrer sur des choses imprévisibles, mais pas complètement aléatoires.Certains scientifiques croient que la conscience elle-même est un processus mécanique et qu'il pourrait être possible de développer un jour une forme consciente de réseau neuronal récurrent, bien que cela conduirait à des questions éthiques sur les droits des robots et des machines.