Durée: 0 h 36 min
Nombre de leçons: 21
Rubrique:
1. Principes et architecture des RNN
1.1.
1.2.
2. Fonctionnement des RNN
2.1.
2.2.
3.
3.1.
3.2. Le gradient explosif et ses contremesures
4.
4.1. Long Short-Term Memory (LSTM)
4.2. Gated Recurrent Unit (GRU)
5. Apprentissage et optimisation dans les RNN
5.1.
5.2.
6. Applications des RNN
6.1. Traitement du langage naturel (TLP)
6.2.
7.
7.1.
7.2.
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