Réseau neuronal récurrent affiné
Un réseau neuronal récurrent (RNN) affiné part d'un modèle pré-entraîné sur de grands corpus ou des séries temporelles et adapte ses poids à une tâche spécifique en aval par des mises à jour de gradient contrôlées. Cette approche réduit considérablement les données étiquetées nécessaires pour obtenir de bonnes performances de modélisation séquentielle dans la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées, l'analyse de sentiments et les tâches connexes.
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Sources
- Howard, J. & Ruder, S. (2018). Universal Language Model Fine-Tuning for Text Classification. Proceedings of ACL 2018, 328–339. DOI: 10.18653/v1/P18-1031 ↗
- Recurrent neural network. Wikipedia. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Recurrent Neural Network (Transfer Learning for Sequence Models). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/fine-tuned-recurrent-neural-network
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- Long Short-Term Memory (LSTM)Apprentissage profond↔ comparer
- Réseau de neurones récurrentApprentissage profond↔ comparer
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