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L'algorithme de rétropropagation : un algorithme clé utilisé pour entraîner les réseaux de neurones artificiels
L'algorithme de rétropropagation, également connu sous le nom de rétropropagation du gradient, est l'algorithme clé utilisé pour entraîner les réseaux de neurones artificiels, y compris les réseaux de neurones récurrents (RNN), en ajustant les poids du réseau pour minimiser une fonction de perte définie. Cet algorithme est essentiel pour permettre aux réseaux de neurones d'apprendre à partir de données d'entraînement et de réaliser des tâches d'apprentissage automatique, telles que la classification, la prédiction ou la génération de données.Lire la suite 
La Génération Automatique de Texte (GAT) ou comment créer automatiquement du texte cohérent et pertinent en utilisant des modèles d'apprentissage automatique
La génération automatique de texte (GAT) est une branche de l'intelligence artificielle qui vise à créer automatiquement du texte cohérent et pertinent en utilisant des modèles d'apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones récurrents et les transformeurs. Cette technique a révolutionné de nombreux domaines, y compris la traduction automatique, la résumé automatique, la génération de dialogue et la création de contenu généré par l'IA. Nous allons essayer ici de découvrir en détail les principes, les architectures et les applications de la génération automatique de texte dans le domaine du traitement du langage naturel.Lire la suite
Les mécanismes d'attention en apprentissage profond ou comment traiter efficacement les données séquentielles
Les mécanismes d'attention ont émergé comme une technique puissante en apprentissage profond pour traiter efficacement les données séquentielles et hiérarchiques, telles que le langage naturel, la traduction automatique et la vision par ordinateur. Cette approche novatrice permet aux modèles d'apprentissage profond de se concentrer sélectivement sur des parties spécifiques de l'entrée, améliorant ainsi leur capacité à comprendre et à générer des données complexes. Cet article explore en détail les principes, les architectures et les applications des mécanismes d'attention dans le domaine de l'apprentissage profond.Lire la suite