Qu'est-ce qu'un réseau de neurones 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 neuronaux récurrents biologiques. Un réseau neuronal récurrent artificiel partage la capacité du cerveau à apprendre des processus et des comportements. Cela n’est pas possible avec les méthodes d’apprentissage automatique traditionnel. À l'instar d'autres types de réseaux de neurones, un réseau de neurones récurrent est particulièrement efficace pour reconnaître les tendances et détecter les tendances. Un certain nombre d'utilisations potentielles ont été trouvées pour ce type de modèle informatique, notamment la reconnaissance des maladies à partir d'analyses médicales, la modélisation des systèmes corporels, la reconnaissance de la parole et de l'écriture et les prévisions boursières.
En règle générale, un réseau de neurones récurrent sera utilisé pour résoudre un problème dans lequel il est connu, ou fortement suspecté, qu'il existe une sorte de relation entre l'entrée de données et la sortie inconnue. Le réseau sera formé ou se formera lui-même pour établir cette relation et fournir une valeur de sortie possible. Un réseau de neurones récurrent est capable de gérer de gros problèmes complexes dans lesquels certaines valeurs sont manquantes ou corrompues. Sa capacité à apprendre d’exemple le rend puissant et flexible, et élimine la nécessité de créer un algorithme pour chaque tâche spécifique.
Les réseaux de neurones récurrents peuvent être décrits comme des outils de modélisation de données statistiques non linéaires. La présence de boucles de rétroaction signifie qu'il s'agit de systèmes adaptatifs, capables de réagir au changement. Un réseau de neurones récurrent utilisé dans le domaine de la robotique peut permettre à un robot de tirer des enseignements de son expérience, ce qui lui permet de décider de la direction à prendre pour atteindre une cible. Il pourrait même être possible de développer la curiosité des robots en rendant gratifiant le fait de se concentrer sur des choses imprévisibles, bien que pas complètement aléatoires. Certains scientifiques pensent que la conscience elle-même est un processus mécanique et qu'il serait peut-être possible de développer un jour un réseau de neurones conscient, bien que cela conduise à des questions éthiques sur les droits des robots et des machines.