Réseau de neurones récursif


Révision datée du 14 avril 2019 à 17:14 par Claude COULOMBE (discussion | contributions) (nouveau terme)

Domaine


Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels
Apprentissage profond
Coulombe

Définition

Les réseaux neuronaux récursifs sont une généralisation des réseaux de neurones récurrents (RNR) qui sont mieux adaptés au traitement des arbres ou structures arborescentes. Tout comme les RNN, les réseaux neuronaux récursifs peuvent être entraînés par rétropropropagation. Bien qu'il soit possible d'apprendre à construire une structure arborescente dans le cadre du problème d'optimisation, les réseaux neuronaux récursifs sont souvent appliqués à des problèmes qui ont déjà une structure arborescente, comme un arbre d'analyse syntaxique dans le traitement du langage naturel.

Français

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Discussion:

Pour le moment, le terme privilégié est «réseau de neurones récursif».


Source: https://www.theses.fr/1997ENMP0772

Anglais

Recursive Neural Network

Recursive Neural Networks are a generalization of Recurrent Neural Networks to a tree-like structure. The same weights are applied at each recursion. Just like RNNs, Recursive Neural Networks can be trained end-to-end using backpropagation. While it is possible to learn the tree structure as part of the optimization problem, Recursive Neural Networks are often applied to problem that already have a predefined structure, like a parse tree in Natural Language Processing. • Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks