Quels sont les réseaux neuronaux les plus couramment utilisés dans la modélisation du langage ?

1 Réseaux de neurones feedforward

Réseaux de neurones feedforward (Les FNN) sont le type le plus simple de réseaux neuronaux, constitués de couches de neurones qui sont reliées par des poids, mais qui n’ont pas de boucles de rétroaction ou d’unités de mémoire. Les FNN peuvent être utilisés pour la modélisation du langage en prenant un nombre fixe de mots précédents en entrée et en produisant une distribution de probabilité sur le vocabulaire du mot suivant. Cependant, les FNN présentent certains inconvénients, tels que l’incapacité de capturer les dépendances à long terme, la nécessité de prédéfinir la longueur d’entrée et le coût de calcul élevé du traitement de vocabulaires volumineux.

2 Réseaux de neurones récurrents

Réseaux de neurones récurrents (RNN

3 Réseaux de mémoire longue et courte durée

Réseaux de mémoire longue et courte durée (Les LSTM) sont un type spécial de RNN, qui ont des unités de mémoire qui peuvent stocker et manipuler des informations sur de longues périodes. Les LSTM peuvent être utilisés pour la modélisation du langage en prenant un mot à la fois en entrée, et en produisant une distribution de probabilité sur le vocabulaire pour le mot suivant, tout en mettant à jour leurs unités de mémoire en fonction des entrées et sorties précédentes. Les LSTM peuvent surmonter certains des problèmes des RNN, tels que le problème du gradient de disparition ou d’explosion, en utilisant des portes qui contrôlent le flux d’informations entrant et sortant des unités de mémoire. Cependant, les LSTM présentent encore certaines limites, telles que le nombre élevé de paramètres, la complexité de l’apprentissage et la difficulté d’interpréter les unités de mémoire.

4 Réseaux de transformateurs

Les réseaux de transformateurs sont un nouveau type de réseaux neuronaux, qui n’utilisent pas de couches récurrentes ou convolutives, mais s’appuient sur des mécanismes d’attention pour apprendre les relations entre les mots d’un texte. Les réseaux de transformateurs peuvent être utilisés pour la modélisation du langage en prenant une séquence de mots en entrée et en produisant une distribution de probabilité sur le vocabulaire de chaque mot, tout en s’occupant des parties pertinentes des séquences d’entrée et de sortie. Les réseaux de transformateurs peuvent surpasser certains des réseaux neuronaux précédents, tels que les RNN et les LSTM, en étant capables de capturer des dépendances à longue portée, de gérer des longueurs d’entrée variables et de paralléliser le calcul. Cependant, les réseaux Transformer présentent également certains inconvénients, tels que la nécessité de grandes quantités de données, la consommation élevée de mémoire et le manque d’informations séquentielles.

5 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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