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multidimension(nel)(le)(s)
Découvrez les cellules à mémoire interne : les LSTM - Initiez-vous au Deep Learning - OpenClassrooms
Dans ce chapitre, nous allons découvrir les cellules à mémoire interne : les LSTM et comprendre le mécanisme des portes de contrôle. Ensuite, nous allons assimiler l'utilisation des LSTM en couches et comprendre l'intérêt des LSTM bidirectionnels et multidimensionnels, et leur fonctionnement.
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ensemble des poids wab sont appris lors de la phase d'apprentissage
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Aller plus loin
- Alex Graves: Supervised sequence labelling with recurrent neural networks. Technical University Munich 2008, pp. 1-117.
- Alex Graves, Jürgen Schmidhuber: Offline Handwriting Recognition with Multidimensional Recurrent Neural Networks. NIPS 2008: 545-552.
- Kyunghyun Cho, Bart van Merrienboer, Çaglar Gülçehre, Fethi Bougares, Holger Schwenk, Yoshua Bengio: Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. CoRR abs/1406.1078 (2014).
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Les professeurs
- Romain Herault, Maître de conférences à l’INSA de Rouen-Normandie et membre de l’équipe apprentissage du LITIS.
- Clement Chatelain, Maître de conférences à l'INSA Rouen Normandie/Laboratoire LITIS : Deep Learning, Reconnaissance d'écriture, imagerie médicale, etc.
