Réseaux de neurones récurrents (RNN) / réseaux de neurones à convolution (CNN)

Réseaux de neurones récurrents (RNN)

Les RNN sont des réseaux de neurones conçus pour traiter des séquences de données, comme des séquences temporelles ou du texte.

RNN correspond à l’acronyme de "Réseaux de Neurones Récurrents" ( Recurrent Neural Networks).

Chaque neurone dans un RNN maintient un état interne qui agit comme une mémoire, permettant au réseau de conserver des informations sur les étapes précédentes de la séquence.
Ces réseaux sont bien adaptés pour des tâches telles que la traduction automatique, la génération de texte et la prédiction de séries temporelles.

Réseaux de neurones à convolution (CNN)

Les CNN sont des réseaux de neurones conçus pour traiter principalement des données structurées de manière spatiale, comme des images.

En français, CNN correspond à "Réseaux de Neurones à Convolution". En anglais, cela correspond à "Convolutional Neural Networks".

Ils utilisent des opérations de convolution pour extraire des caractéristiques importantes des données en les balayant avec des filtres.
Les CNN sont efficaces pour détecter des motifs locaux dans les données et sont largement utilisés dans des tâches telles que la classification d’images, la détection d’objets et la segmentation d’images.

Maintenant, voici quelques explications pratiques pour mieux comprendre ces différences :

Exemple pour un RNN :
Imaginons que vous lisiez un livre mot par mot et que vous deviez comprendre le sens général de l’histoire. À mesure que vous lisez chaque mot, vous utilisez vos connaissances précédentes pour comprendre le contexte. C’est comme si votre cerveau utilisait une forme de mémoire pour traiter la séquence des mots. C’est exactement ce que fait un RNN pour traiter des données séquentielles comme du texte.

Exemple pour un CNN :
Supposons que vous ayez une image d’un chat et que vous deviez déterminer s’il s’agit d’un chat ou d’un chien. Les CNN fonctionnent en analysant l’image par petits morceaux, en recherchant des motifs tels que des contours, des textures ou des formes qui sont caractéristiques des chats. Ces filtres sont appliqués sur toute l’image, ce qui permet au réseau de détecter des caractéristiques importantes, même si elles sont présentes à différents endroits de l’image.