Réseau autoattentif

Définition

Le réseau autoattentif ou réseau de neurones autoattentif désigne une architecture de réseau de neurones profond, de séquence à séquence, très performante. Il utilise le mécanisme d'attention, plus précisément l'autoattention, pour remplacer à la fois la récurrence et les convolutions.

Le mécanisme d'autoattention permet d'améliorer considérablement la précision du réseau sur le plan sémantique et de traiter des jeux de données beaucoup plus volumineux car le traitement peut se faire facilement en parallèle.

Compléments

Contrairement à un réseau récurrent, un réseau autoattentif traite toutes les données d'entrée simultanément. Grâce au mécanisme d'autoattention, le réseau peut donner un poids (ou attention) variable à différentes parties de la séquence de données d'entrée mises en relation avec n'importe quelle autre partie de cette séquence.

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Des exemples connus de réseaux ou de modèles autoattentifs sont: BERT de Google et GPT d'OpenAI.

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En anglais on dit self-attention learning et plus souvent transformer qui est un clin d'œil à la franchise de jouets et films japonais « Transformers ».

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Les réseaux autoattentifs sont le prolongement des travaux pionniers du laboratoire MILA dirigé par Yoshua Bengio à l'Université de Montréal qui ont défini un mécanisme d'attention utilisé en traduction automatique neuronale.

Français

réseau de neurones autoattentif

réseau autoattentif

modèle autoattentif

apprentissage autoatttentif

réseau de neurones à autoattention

réseau à autoattention

transformeur

Anglais

Transformer

self-attention network

self-attention learning

Source: Claude Coulombe, Datafranca.org

Source: Termino