Les réseaux LSTM sont une variation des réseaux de neurones récurrents (RNN). Ils ont été proposés par Jürgen Schmidhuber et son équipe au début des années 1990. Alors que les RNN classiques ont des difficultés à traiter les dépendances à long terme en raison du problème du "vanishing gradient", les LSTM ont été spécialement conçus pour surmonter ce problème.
Si vous êtes un adepte de notre blog, vous savez déjà ce que sont les Recurrent Neural Networks (RNN), si ce n’est pas le cas n’hésitez pas à lire cet article avant.
Le problème des RNN
Le problème du « vanishing gradient » est un défi couramment rencontré lors de l’entraînement des réseaux de neurones récurrents (RNN). Il se produit lorsque les RNN tentent de modéliser des dépendances à long terme dans des séquences. À mesure que les gradients sont propagés lors de la rétropropagation, leur norme a tendance à diminuer de manière exponentielle, ce qui entraîne une mise à jour des poids négligeable pour les neurones proches du début de la séquence. En conséquence, les RNN ont du mal à apprendre et à capturer des dépendances à long terme.
Ce problème a conduit au développement des réseaux LSTM, qui utilisent des mécanismes de régulation pour éviter le vanishing gradient et capturer efficacement les dépendances à long terme dans les séquences.
L’architecture des LSTM
Les LSTM introduisent une nouvelle unité appelée cellule mémoire, qui permet au réseau de stocker et d’accéder à des informations sur une période étendue.
La cellule mémoire d’un LSTM est composée de plusieurs portes : une porte d’entrée, une porte de sortie et une porte d’oubli. Ces portes régulent le flux d’informations à l’intérieur de la cellule mémoire, permettant ainsi de contrôler les informations à retenir et celles à oublier. Cela donne aux LSTM la capacité de mémoriser des informations importantes sur de longues séquences et d’ignorer les éléments moins pertinents. h_t est l’état caché habituel des RNN mais dans les réseaux LSTM nous ajoutons un deuxième état appelé c_t. Ici, h_t représente la mémoire courte du neurone et c_t représente la mémoire à long terme.
La porte d’entrée (1) détermine quelles informations doivent être mises à jour dans la cellule mémoire. Elle prend en compte l’entrée actuelle x_t ainsi que l’état précédent de la cellule mémoire h_(t-1) et génère un vecteur d’activation qui représente les informations à ajouter à la cellule c_(t-1). Cet ajout d’informations se traduit par une opération mathématique effectuée entre ce vecteur d’activation et l’état précédent c_(t-1).
La porte d’oubli (2) permet au LSTM de supprimer les informations obsolètes de la cellule mémoire. Elle utilise à la fois l’entrée actuelle et l’état précédent pour générer un vecteur d’activation qui détermine quelles informations doivent être oubliées. Cela se traduit également par une opération mathématique effectuée entre ce deuxième vecteur d’activation et l’état précédent c_(t-1). C’est à partir des deux opérations précédentes sur c_(t-1) que l’on obtient l’état actuel c_t.
Enfin, la porte de sortie (3) détermine la sortie du LSTM à un instant donné. Elle utilise l’entrée actuelle x_t et l’état actuel de la cellule mémoire c_t pour générer un vecteur d’activation qui représente la sortie du LSTM. C’est ainsi que l’on obtient h_t.
La combinaison de ces trois portes permet au réseau LSTM de gérer efficacement les dépendances à long terme. Lors de la rétropropagation du gradient, les LSTM peuvent maintenir un flux d’informations constant à travers le temps, évitant ainsi le problème du « vanishing gradient » et permettant un apprentissage plus stable et plus précis.
Concrètement, à quoi cela sert ?
Une des applications les plus courantes des réseaux LSTM est la traduction automatique. Grâce à leur capacité à prendre en compte le contexte global d’une séquence, les LSTM peuvent capturer les dépendances à long terme entre les mots et générer des traductions plus précises. De plus, les LSTM peuvent également être utilisés pour générer du texte de manière créative, en apprenant à partir de grands corpus de données et en générant de nouvelles phrases cohérentes et pertinentes.
Outre cela, les réseaux LSTM ont également fait leurs preuves dans des domaines tels que la reconnaissance de la parole. Grâce à leur capacité à modéliser les dépendances à long terme, les LSTM peuvent capturer les structures temporelles complexes présentes dans les signaux audios et produire des transcriptions précises. Cela a des implications significatives dans des domaines tels que la transcription médicale, l’assistance vocale et même la commande vocale des appareils électroniques.
Les LSTM sont également utilisés dans des tâches de prédiction et de classification de séquences, telles que la prédiction de séries temporelles, l’analyse de sentiments dans les textes, la détection d’anomalies, et bien d’autres encore. Leur capacité à modéliser les dépendances à long terme et à apprendre des motifs complexes les rend extrêmement polyvalents et adaptés à une large gamme de problèmes.
Mais ils ne sont pas parfaits
Cependant, malgré leur puissance et leur flexibilité, les réseaux LSTM ne sont pas dépourvus de défis. Tout d’abord, ils sont plus complexes à entraîner que les réseaux de neurones traditionnels en raison du nombre accru de paramètres. Ils nécessitent souvent plus de données d’entraînement et de puissance de calcul pour obtenir des résultats optimaux. De plus, les LSTM peuvent être sensibles au surapprentissage si les données d’entraînement ne sont pas suffisamment variées et représentatives.
Néanmoins, les réseaux LSTM continuent de susciter un intérêt considérable dans la communauté de l’apprentissage en profondeur, et de nombreuses recherches sont en cours pour améliorer leur efficacité et leur performance. Des variantes telles que les réseaux LSTM bidirectionnels, les réseaux LSTM empilés et les réseaux LSTM avec attention sont développées pour répondre à des besoins spécifiques et obtenir des résultats encore meilleurs sur certaines tâches.
En conclusion, les réseaux LSTM ont révolutionné le domaine de l’apprentissage en profondeur en permettant de traiter efficacement les dépendances à long terme dans les données séquentielles. Leur capacité à mémoriser et à utiliser des informations sur de longues périodes de temps ouvre de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines d’application. Que ce soit pour la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, l’analyse de séquences ou d’autres tâches, les réseaux LSTM offrent une approche puissante et prometteuse pour modéliser des données complexes et capturer des motifs temporels. À mesure que la recherche se poursuit, il est fort probable que les réseaux LSTM continueront d’évoluer et de jouer un rôle essentiel dans les futures avancées de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.
Par ailleurs, si vous souhaitez mettre en pratique les LSTM et aller plus loin en comprenant par exemple les réseaux LSTM avec mécanismes d’attention, n’hésitez pas à rejoindre notre formation Data Scientist.
