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== Définition ==
== Définition ==
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Solution qui vise à présenter chaque séquence à traiter à deux [[réseau de neurones artificiels|réseaux de neurones artificiels]], de façon à ce que l'un traite la séquence dans l'ordre naturel et l'autre dans l'ordre inverse, pour ensuite les concaténées et les mettre en entrée d'un [[perceptron multicouche]], qui produira une sortie qui prend en compte le contexte passé ainsi que le contexte future.


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
'''réseau de neurones récurrents bidirectionnel'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Bidirectional Recurrent Neural Networks '''
'''bidirectional recurrent neural network'''
 


Bidirectional recurrent neural networks (BRNN) connect two hidden layers running in opposite directions to a single output, allowing them to receive information from both past and future states. This generative deep learning technique is more common in supervised learning approaches, rather than unsupervised or semi-supervised because how difficult it is to calculate a reliable probabilistic model.


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[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/bidirectional-recurrent-neural-networks Source : DeepAI.org ]
[https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01615475/document Source : Gregory Gelly. ''Réseaux de neurones récurrents pour le traitement automatique de la parole''. Université Paris Saclay (COmUE), 2017. ffNNT : 2017SACLS295ff. fftel-01615475 ]


[[Catégorie:DeepAI.org]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]
 
[[Catégorie:Révision]]
 
[[Catégorie:vocabulary]]

Version du 25 mai 2021 à 09:36

Définition

Solution qui vise à présenter chaque séquence à traiter à deux réseaux de neurones artificiels, de façon à ce que l'un traite la séquence dans l'ordre naturel et l'autre dans l'ordre inverse, pour ensuite les concaténées et les mettre en entrée d'un perceptron multicouche, qui produira une sortie qui prend en compte le contexte passé ainsi que le contexte future.

Français

réseau de neurones récurrents bidirectionnel

Anglais

bidirectional recurrent neural network



Source : Gregory Gelly. Réseaux de neurones récurrents pour le traitement automatique de la parole. Université Paris Saclay (COmUE), 2017. ffNNT : 2017SACLS295ff. fftel-01615475

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Contributeurs: Imane Meziani, Jean Benoît Morel, wiki