Apprentissage par transfert avec réseau neuronal récurrent
L'apprentissage par transfert avec réseau neuronal récurrent (TL-RNN) réutilise les poids appris par un RNN sur une tâche source étendue — telle que la modélisation du langage ou la prédiction de séquences — et les adapte à une nouvelle tâche cible, souvent plus petite. Cette stratégie permet aux praticiens d'obtenir de solides performances de modélisation de séquences sans nécessiter de jeux de données étiquetés massifs.
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Sources
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
- Transfer learning. Wikipedia. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Recurrent Neural Network (TL-RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/transfer-learning-with-recurrent-neural-network
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- Réseau de neurones récurrentApprentissage profond↔ comparer
- Apprentissage par transfert avec LSTMApprentissage profond↔ comparer
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