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Les réseaux de neurones récurrents sont adaptés au traitement des données séquentielles, comme les séries temporelles et les textes. Contrairement aux réseaux de neurones classiques, les RNN possèdent des connexions cycliques qui leur permettent de conserver une mémoire des informations précédentes dans la séquence. Cela les rend efficaces pour des tâches telles que la prédiction de séries temporelles et la génération de texte.
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