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Marco Tozzi Bottines à lacets noir

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proche du syndicalisme révolutionnaire, un groupe qui ne croyait pas au «parlementarisme bourgeois» et était favorable à une révolution violente. Toutefois lors de l'entrée en guerre de l'Italie en 1915, Mussolini avait mûri également un fort penchant nationaliste. Il estimait notamment que la guerre était anticapitaliste car elle exaltait la valeur des masses paysannes et ouvrières au combat. Il estime toutefois qu'une révolution socialiste ne peut se réaliser qu'à travers la collaboration de toutes les classes, populaires et bourgeoises, pour le salut de la nation. Il est donc contraire à la lutte des classes.

Benito Mussolini avec Adolf Hitler .

De à , l'Italie est secouée par une grave crise sociale, économique et politique. Mussolini l'exploite en brisant les grèves et les syndicats par la violence: il se fait ainsi connaître et bien voir par les milieux d'affaires et le patronat ( Confindustria et Confagricoltura ). Il utilise pour cela des What For Babies cuir 2 brides Beige mfTwg
(escouades), sortes de milices, issues en grande partie des rangs des arditi (venant des troupes d'élite démobilisées en 1918) Dorking LUNA Noir fYUlOxIJ
, dont l'uniforme est la chemise noire — qui deviendra un des symboles du Michael Kors Bottes montantes cuir Ryan Marron CLZ7GQKGW2
. Après la Evenamp;Odd VEGAN Escarpins à talons hauts beige X1pgpxN
en octobre , le roi d'Italie, Victor-Emmanuel III , lui confie le gouvernement. En 1924 le parti fasciste remporte les élections législatives. Le député socialiste M Moustache ROGER Blanc QClGzO
dénonce les violences et les intimidations dont sont victimes les opposants politiques. Il sera assassiné quelques jours plus tard. Jouant habilement de mansuétude et de menaces, Mussolini installe progressivement l'appareil fasciste dans le pays. Son alliance militaire avec l' Allemagne nazie provoquera l'entrée de l'Italie dans la guerre aux côtés des forces de l'.

Mussolini déclare la guerre à l'Angleterre et à la France le 10 juin 1940 à la veille de l'entrée des Allemands dans Paris. Lors de la signature du Pacte d'acier en 1939 avec l'Allemagne, l'Italie avait estimé de ne pas pouvoir participer à une guerre de vaste ampleur avant l'année 1943, à cause de l'usure et de la vétusté de son armement. Les victoires éclair des Allemands poussèrent Mussolini à entrer en guerre dès 1940, pensant que l'issue en était proche.

Contrairement à la Première Guerre mondiale où elle combattait sur un seul front, l'armée italienne était forcée de s'engager sur quatre fronts différents: en Afrique du Nord, en Afrique orientale, dans les Balkans et en URSS. Les Italiens subissent plusieurs graves défaites et sont de plus en plus dépendants de leurs alliés allemands. Après la défaite de El Alamein et le débarquement anglo-américain au Maghreb en novembre 1942, Italiens et Allemands abandonnent l'Afrique en mai 1943. De plus, les armées de l'Axe ayant subi une grave défaite à Stalingrad en janvier 1943, l'armée italienne en URSS se désagrège dans une déroute catastrophique.

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Traduit de la vidéo originale de Brandon Rohrer (Senior Data Scientist à Facebook), What For BottinesVOGUE Camel KkGzUex

Les applications d’apprentissage automatique ont gagné beaucoup de traction depuis quelques années et ce dans plusieurs catégories:

Les premiers sont réalisés la plupart du temps avec des réseaux neuronaux convolutionnels (dont nous avons déjà parlé dans un article précédent: “Comment les Réseaux de neurones à convolution fonctionnent” ), et les seconds sont realisés avec des réseaux de neurones récurrents, dont en particulier les Long Short-Term Memory — LSTMs — (donc nous allons discuter maintenant).

Les LSTMs et les problèmes qu’ils résolvent

Pour donner une exemple concret du fonctionnement des LSTMs considérons la question: Qu’y a-t-il à manger pour le dîner?

Imaginons que vous ayez la chance d’habiter un appartement avec un colocataire qui adore cuisiner. Tous les soirs, il cuisine soit des sushis, soit des gaufres, soit des pizzas. Vous aimeriez être capable de pouvoir prédire ce qu’il va cuisiner un soir précis afin d’organiser vos autres repas en fonction.

Pour prédire ce que vous allez avoir à dîner, vous décidez de développer un réseau de neurones. En entrée de ce réseau de neurones, vous passez un ensemble de paramètres tels que le jour de la semaine, le mois, si votre coloc a ou pas un meeting tard dans la journée,…

Tous ces paramètres ont en commun d’avoir une implication plus ou moins prononcée (mais néanmoins bel et bien existante) sur le menu du soir.

Les Réseaux de Neurones

Avant toute chose, si vos connaissances en matière de réseaux de neurones sont limitées, je vous recommande chaudement de prendre le temps de commencer par les bases avant de poursuivre. Vous trouverez facilement sur Wikipédia des articles vous permettant d’acquérir les notions fondamentales et le jargon nécessaire à la compréhension du reste de l’article.

Si vous préférez ne pas faire cela de suite et n’êtes pas vraiment familiers avec les réseaux neuronaux, imaginez un système de vote: dans le réseau de neurones que nous cherchons à créer, il y a un processus complexe de vote dans lequel chaque paramètre passé en entrée du réseau participe (le jour de la semaine, le mois,…).

Dans notre exemple, nous entraînons donc le réseau sur des données historiques de ce que l’on a eu pour dîner les fois précédentes afin que le système apprenne à prédire le menu du prochain soir.

Le problème est que, si l’on nourrit simplement (et naïvement) le réseau de l’ensemble de nos données, le réseau ne fonctionne pas vraiment bien. Malgré le choix réfléchi des paramètres d’entrées et l’entraînement du réseau, on ne parvient pas vraiment à avoir des résultats meilleurs que si nous décidions au hasard du contenu du dîner du soir.

Comme c’est souvent le cas avec les problèmes complexes d’apprentissage automatique, il nous faut faire une pause et étudier plus longuement les données que nous avons à notre disposition.

Lorsque nous faisons cela, nous remarquons un pattern: notre coloc fait des pizza, puis des sushis, puis des gaufres, puis à nouveau des gaufres et ainsi de suite, en cycle. Le menu du soir ne dépend donc pas du jour de la semaine ou d’aucun des autres paramètres que nous avons initialement utilisé mais est simplement cyclique.

Sachant cela, nous pouvons développer un autre réseau de neurones. Dans ce nouveau réseau, les seuls paramètres en entrée qui comptent sont les plats de la veille. Ainsi, nous savons que si nous avons eu de la pizza hier soir à dîner, ce soir, nous aurons donc des sushis. Si c’était des sushis hier, ce sera des gaufres ce soir. Et enfin, si c’était des gaufres hier alors ce sera de la pizza. Cela devient un processus très simple de vote qui a tout le temps raison car le dit coloc est incroyablement consistent.

Maintenant, que se passe-t-il si vous êtes absent un soir? Disons que vous êtes sorti hier soir et par conséquent vous ne savez pas ce qu’il y a eu au dîner. Vous pouvez toujours prédire ce qu’il va y avoir ce soir en repensant à ce qu’il y a eu il y a quelques jours, i.e. penser à ce qu’il y a eu il y a quelques jours pour en déduire ce qu’il y a eu hier soir et ainsi, en se basant sur cette prédiction, prédire ce qu’il va y avoir ce soir.

Nous nous servons donc non seulement de la valeur réelle de ce qu’il y avait hier mais aussi de la prédiction de ce qu’il y avait.

Quelques notions de base

A ce point, il est utile de faire une parenthèse et de parler des vecteurs. Un vecteur est un terme un peu complex qui exprime pourtant quelque chose de très simple: une simple liste de nombres.

Si, par exemple, je veux décrire la météo d’un certain jour, je peux dire que la température maximum sur cette journée a été de 27 degrés, la température minimale de 12 degrés, la force du vent de 20 km/h, qu’il y a eut une humidité à 83% et 10cm de précipitations. On peut donc stocker toutes ces informations dans une liste de valeurs: notre vecteur. C’est aussi simple que ca.

La raison pour laquelle cette notion de vecteur est utile est que ces derniers — i.e. ces listes de nombres — sont le langage naturel des ordinateurs. Ainsi, si vous voulez avoir une donnée dans un format qui est naturel pour l’ordinateur, facile à traiter, sur lequel on peut facilement faire des opérations, appliquer des modèles statistiques et des modèles de Machine Learning, une liste numérique représente la meilleur façon de faire. Tout est toujours réduit à une liste numérique avant d’être passé à un algorithme.

On peut aussi avoir un vecteur pour une déclaration du type: il est jeudi. Pour encoder ce type d’information, ce que l’on fait en général est de créer une liste contenant l’ensemble des valeurs possibles, dans ce cas tous les jours de la semaine, et on assigne un nombre à chacune des valeurs. On traverse ensuite la liste et affecte la valeur 0 à chacun élément excepté celui pour le jour actuel. Ce type de format est appelé “one hot encoding”. En pratique, il est très commun de voir de longs vecteurs remplis de zéros avec une seule valeur égale à 1.

Cela semble peu efficace mais pour un ordinateur il est beaucoup plus facile de gérer ce type d’information lorsqu’elle est sous forme de “one hot vecteur”, pour prédire le menu de notre dîner, par exemple.

Pour revenir à notre exemple, on définit donc tout comme etant egal a zero sauf la valeur du plat que l’on prédit pour le dîner. Dans notre cas, imaginons que nous avons des sushis.

Maintenant, nous pouvons regrouper nos paramètres d’entrée et de sortie en vecteurs distincts de listes de nombres, ce qui devient un raccourci pratique pour décrire notre réseau de neurones. Ainsi, nous pouvons avoir le vecteur avec la valeur réelle de notre dîner d’hier, le vecteur de notre prédiction pour ce même dîner et le vecteur de notre prédiction du dîner du jour.

Le réseau de neurone est simplement l’ensemble des connections entre chaque éléments de chacun de ces vecteurs d’entrée vers chacun des éléments du vecteur en sortie.

Pour compléter notre représentation, nous pouvons également montrer comment la prédiction quant au menu de ce soir sera recyclée: La ligne en pointillée ci-dessous signifie que la valeur est conservée pour un jour et re-utilisée le lendemain pour devenir notre “prédiction de la veille” de demain.

A partir de cela, nous pouvons voir comment, lorsque nous manquons d’information (si nous avons voyagé les 2 dernières semaines par exemple), nous pouvons malgré tout effectuer une bonne prédiction quant au plat du soir, juste en ignorant la partie relative au plat de la veille et en déroulant le vecteur dans le temps jusqu’au dernier dîner pour lequel nous avons des informations. Il suffit ensuite d’intégrer à nouveau cette information dans le réseau. Une fois déroulé, cela ressemble à l’image suivante (comme vous pouvez le voir, nous pouvons revenir en arrière aussi loin que l’on en a besoin et voir ce qui était au menu d’un soir particulier. Ensuite, il suffit de retracer et rejouer notre enchainement des menus pour ces deux semaines jusqu’à trouver le menu de ce soir).

Pour aller plus loin

Cette exemple, bien que très simple, nous a aidé à comprendre comment fonctionnent les réseaux de neurones récurrents. Maintenant, afin d’aller un peu plus loin dans le détails de leur compréhension, nous allons travailler avec un nouvel exemple et nous allons écrire un livre pour enfants, dans lequel il y aura des phrases avec un format très simple du type: “Doug appelle Marie.”, “Marie appelle Pierre.” et “Pierre appelle Doug.” et ainsi de suite.

Notre dictionnaire est petit et ne contient que les mots: ‘Doug’, Marie, ‘Pierre’, ‘appelle’ et le symbole ‘.’. La tâche de notre réseau de neurones est de rassembler ces mots dans le bon ordre pour en faire un bon livre pour enfant. Pour ce faire, on remplace notre vecteur précédent (contenant nos aliments pour le menu du soir) avec les vecteurs de notre nouveau dictionnaire.

Ici encore, il s’agit simplement d’une liste de nombres représentant chacun un mot du dictionnaire. Donc par exemple, si Doug est le mot qui a été utilisé le plus récemment, mon nouveau vecteur d’information sera seulement composé de 0 sauf à la position du mot Doug, où il y aura la valeur 1 (comme nous l’avions fait avec notre prédiction du dîner du soir).

Maintenant, après avoir entraîné ce réseau et lui avoir appris quoi faire, nous nous attendons à voir certains patterns émerger. Par exemple, à chaque fois que l’on voit le mot Marie, Doug ou Pierre et que l’on doit prédire le mot suivant, nous nous attendons à ce qu’il y ait un vote massif pour le mot “appelle” ou le symbole ‘.’ car ces 2 mots sont les seuls présents dans notre dictionnaire pouvant suivre un prénom.

Ensuite, de la même manière, à chaque fois que l’on tombe sur le mot “appelle” ou le symbole ‘.’ nous savons qu’un prénom devra suivre et le système apprendra à donner un score très élevé au nom Marie, Doug ou Pierre.

Donc, dans cette forme, cela donne notre réseau de neurones récurrents.

Par simplifier notre schéma précédent (i.e. juste au dessus), nous prenons les vecteurs et les poids et les regroupons afin de les représenter par par un même symbole, ci-dessous, avec les points et les flèches (i.e. les points et les lignes qui les relient).

Le schéma contient également un symbole supplémentaire dont nous n’avons pas encore parlé: Il s’agit d’une fonction d’écrasement qui aide le réseau à bien se comporter.

La Tangente Hyperbolique

L’idée est de passer l’ensemble des résultats des votes réalisés à cette fonction qui les “écrasent”. Par exemple, si une prédiction reçoit un vote total de 0.5, vous dessinez une ligne verticale à cette valeur et là où la ligne croise la courbe, vous dessinez une ligne horizontale jusqu’à l’axe des ordonnées. C’est là que se trouve la valeur écrasée.

Pour les petits nombres (proches de zéro), la version écrasée est assez proche de la version originale mais au fur et à mesure que le nombre croît, le nombre que nous obtenons est de plus en plus proche de 1 (et de la même manière, si vous mettez un grand nombre négatif, alors vous obtiendrez une valeur très proche de -1). Peu importe ce qu’il y a en entrée, vous aurez toujours en sortie un chiffre entre -1 et 1.

Cela aide vraiment en pratique quand, par exemple, vous avez une boucle où la même valeur est manipulée encore et encore, jour après jour. En effet, il est possible que, pendant l’analyse, un vote soit émis 2 fois sur la même chose, la valeur est donc multipliée par 2. Dans ce cas, à chaque fois, le résultat devient 2 fois plus gros et très vite atteint des valeurs astronomiques. En veillant à ce que le résultat soit toujours inférieur à 1 mais supérieur à -1, on peut donc le multiplier autant de fois que l’on souhaite, en passant par cette boucle sans jamais exploser dans une boucle de retour.

Les limites de notre modèle actuel

Vous avez peut-être remarqué que notre réseau neuronal, dans son état actuel, est sujet à certaines erreurs. Nous pourrions par exemple obtenir une phrase de la forme: “Doug appelle Doug.” parce que ‘Doug’ vote fortement pour le mot ‘appelle’ qui à son tour vote fortement pour n’importe quel prénom donc potentiellement pour Doug. De même, nous pourrions avoir quelque chose comme Doug appelle Marie appelle Pierre appelle Doug.

Parce que chacune de nos prédictions ne regarde que l’étape précédente, le modèle a une mémoire à très court terme et n’utilise pas d’information plus éloignée. Il est donc soumis à ce type d’erreurs. Pour surmonter cela, nous prenons notre réseau neuronal récurrent et nous l’étendons en y ajoutant d’autre éléments supplémentaires.

La partie critique que nous ajoutons ici au milieu est la notion de mémoire. En effet, nous voulons pouvoir nous rappeler facilement de ce qu’il s’est passé il y a de cela plusieurs étapes.

Pour expliquer comment cela fonctionne, il nous faut d’abord décrire quelques nouveaux symboles que nous allons introduire ici:

Le symbole avec la croix dans le cercle représente une addition élément par élément. La manière dont cette fonction marche est: vous commencez avec 2 vecteurs de tailles égales, vous traversez chacuns de ces vecteurs et ajoutez le premier élément du premier vecteur au premier élément du second vecteur et la somme devient le premier élément du vecteur de sortie.

Ainsi, pour le premier élément: 3 + 6 = 9, ensuite on passe à l’élément suivant: 4 + 7 = 11… Ainsi, le vecteur de sortie est de la même taille que chacun des vecteurs en entrées — c’est une simple liste de nombres de même taille que les listes en entrées — mais dont la valeur de chaque élément est la somme, element par element, des autres vecteurs.

Vous aurez aussi probablement compris que le symbole X dans le cercle représente la multiplication élément par élément. Elle fonctionne de la même manière que l’addition mais au lieu d’ajouter les éléments les uns aux autres, nous les multiplions. Ainsi, on a: 3 x 6 = 18; 4 x 7 = 28;… Une nouvelle fois, le vecteur de sortie est de la même taille que chacun des vecteurs en entrées.

La multiplication élément par élément nous permet de faire quelque chose d’assez sympa: Imaginons que nous ayons un signal qui soit comme un tas de tuyaux et ces tuyaux ont une certaine quantité d’eau qui essaye de couler vers le bas. Dans cet exemple, nous assignons un nombre aux données: 0.8

Maintenant, sur chacun de ces tuyaux, nous avons un robinet que nous pouvons ouvrir tout du long, fermer sur tout le chemin ou le garder ouvert à certains endroits (par exemple quelque part au milieu) pour laisser ce signal passer ou le bloquer. Donc, dans ce cas, une porte ouverte — i.e. un robinet ouvert — serait un 1 et un robinet fermé serait un 0.

La façon dont fonctionne la multiplication élément par élément dans le schéma précédent est que l’on prend la première valeur 0,8 que l’on multiplie par 1, on a alors en sortie la valeur 0.8: i.e. le signal passe sans changement et on l’ajoute au vecteur de sortie.

En ce qui concerne la dernière valeur, on prend 0.8 que l’on multiplie par 0, on a alors en sortie la valeur 0. Ce signal, le signal original, a été effectivement bloqué. On l’ajoute alors au vecteur de sortie.

Enfin, avec la valeur de gating à 0.5, le signal a été transmis, mais il est plus petit car a été atténué. Le gating nous permet donc de contrôler ce qui passe et ce qui est bloqué. Ce qui est particulièrement utile pour nous.

Afin de procéder au gating, il est pratique d’avoir une valeur que vous savez toujours entre 0 et 1. Nous allons donc introduire notre nouvelle fonction d’écrasement, représentée avec un cercle qui a la partie basse plate. Cette fonction est une fonction logistique. Elle est très proche de l’autres fonction d’écrasement que nous avons vu auparavant — la tangente hyperbolique — sauf qu’elle est définie juste entre 0 et 1 au lieu de -1 et 1.

Maintenant, lorsque nous introduisons tous ces éléments dans notre système, nous avons encore la combinaison de nos prévisions précédentes et de nos nouvelles informations. Ces vecteurs traversent le réseau et nous faisons des prédictions basées sur leurs valeurs. Ces prédictions elles-mêmes traversent le réseau, mais quelque chose d’autre se passe: une copie de ces prédictions est mise de côté pour être utilisée à la prochaine étape — c’est-à-dire la prochaine passe dans le réseau — et certaines d’entre elles sont oubliées grâce à un portail (une gate) qui correspond à la fonction de multiplication dont nous venons de parler. Les prédictions qui ont été mémorisées sont rappelées et sont ajoutées à la prédiction.

Donc, maintenant, nous n’avons pas seulement des prédictions, mais aussi des souvenirs que nous avons accumulés et que nous n’avons pas encore choisi d’oublier. Nous avons aussi un réseau de neurones entièrement distinct qui apprend quand oublier, à partir de quels paramètres décider, quels éléments en particuliers on veut oublier,…

Ce sont donc des mécanismes très puissant car ils nous permettent de retenir certaines informations aussi longtemps que nous le souhaitons.

Maintenant, vous avez probablement remarqué que lorsque nous combinons nos prédictions avec nos souvenirs, nous ne voulons pas nécessairement intégrer à chaque fois toutes ces expériences passées dans nos nouvelles prédictions. Nous voulons donc ajouter un filtre supplémentaire pour garder nos souvenirs en mémoire (à l’intérieur) et laisser nos prédictions sortir. Nous ajoutons donc une autre porte pour faire cette sélection.

Ce filtre a son propre réseau de neurones — ainsi que son propre processus de vote — afin que nos nouvelles informations et nos prévisions précédentes puissent être utilisées pour voter sur le statut de chacune de nos portes, et que l’on puisse définir ce qui doit être maintenu en interne et ce qui doit passer en tant que prédiction.

Il faut noter que nous avons aussi introduit une autre fonction d’écrasement: Sachant que nous faisons une addition ici, il est possible d’avoir des résultats supérieurs à 1 ou inférieurs à -1. Nous écrasons donc ces résultats afin de veiller à ce qu’ils ne soient jamais hors de contrôle quand nous cherchons à réaliser une nouvelle prédiction.

Lorsque nous introduisons de nouvelles prédictions, nous créons beaucoup de possibilités, puis nous collectons celles qui ont de la mémoire au fil du temps et, de toutes ces prédictions possibles à chaque étape, nous n’en sélectionnons que quelques-unes comme prédiction pour cet instant. Chacune de ces actions (quand oublier et quand utiliser notre mémoire) sont appris par un réseau de neurones indépendant.

La dernière pièce que nous devons ajouter pour compléter notre schéma est une dernière série de portes. Cette série nous permet d’ignorer éventuellement certaines prédictions — i.e. certaines possibilités à mesure qu’elles entrent en jeu. Il s’agit d’un mécanisme d’intention. Cela permet à des éléments qui ne sont pas immédiatement pertinents d’être mis de côté afin qu’ils ne nuisent pas aux prédictions à venir. Une nouvelle fois, ce mécanisme a son propre réseau de neurones, sa propre logistique et sa propre activité de gating (c.f. Schéma ci-dessous).

Maintenant, notre LSTM a beaucoup de composants et de parties qui fonctionnent ensemble. Pour vraiment visualiser comment le tout marche, nous allons prendre un exemple très simple et passer pas à pas à travers chaque composant pour illustrer comment fonctionnent ses pièces.

Certes, il s’agit d’un exemple un peu simpliste et donc n’hésitez pas à chercher les imperfections et ce qui peut et devrait être amélioré par la suite. Lorsque vous en arriverez à ce point, vous saurez que vous êtes prêt à passer à l’étape suivante.

De retour à notre livre

Nous sommes donc en train d’écrire notre livre pour enfants et, dans l’optique de notre démonstration, nous supposerons que le LSTM a été entraîné sur des exemples de livres pour enfants que nous voulons imiter et que tous les votes et les poids appropriés dans ces réseaux de neurones ont été déjà appris. Montrons donc le LSTM en action.

Jusqu’à maintenant, dans notre histoire, “Marie appelle Pierre. Doug”… alors Doug est le mot le plus récent qui est apparu dans l’histoire et aussi, pas étonnamment pour cette fois, les noms Doug, Pierre et Pierre avaient été prédits comme des options viables. C’est plutôt logique compte tenu du fait que nous venions de finir une phrase par un ‘.’. Ainsi, la nouvelle phrase pouvait commencer avec n’importe quel prénom.

Une nouvelle information arrive donc dans notre système, il s’agit du mot Doug.

Nous avons donc notre prévision récente qui est Doug, Marie et Pierre et notre valeur réelle et nous passons ces deux vecteurs ensemble dans les quatre réseaux de neurones (dont nous venons de parler) qui apprennent à faire des prédictions, à ignorer, à oublier et à sélectionner.

Donc, le premier d’entre eux fait des prédictions: Sachant que le mot Doug vient d’être sélectionner, le réseau a appris que le mot ‘appelle’ a une forte probabilité d’être le prochain mot, mais il a aussi appris qu’après avoir vu le mot ‘Doug’ en début de phrase, il ne devrait plus le voir pendant un moment. Donc, il fait une prédiction positive pour le mot ‘appelle’ et une prédiction négative pour le ‘Doug’ se disant: Je ne m’attends pas à voir ‘Doug’ dans un avenir proche. C’est donc pourquoi ‘Doug’ est en noir sur le schéma.

Cet exemple est tellement simplifié, que nous n’avons pas besoin de considérer les mécanismes d’attention ou ceux qui permettent d’ignorer. Nous les ignorons donc pour l’instant et cette prédiction quant à recommander le mot ’”appelle” au lieu de “Doug” est transmise.

Aussi, pour des raisons de simplicité, ignorons également à cette étape la notion de mémoire.

Donc ‘appelle’ et ‘Doug’ sont transmis à l’étape suivante.

Puis, le mécanisme de sélection ayant appris que lorsque le mot le plus récent est un prénom, il est ensuite suivis soit du mot ‘appelle’ soit d’un point ‘.’; le système empêche donc tout autre mot de sortir (aussi, le fait qu’il y ait un vote négatif pour ‘Doug’ permet de le bloquer ici) et le mot ‘appelle’ est envoyé comme prévision pour la prochaine étape.

Nous avançons donc dans le temps, maintenant, le mot ‘appelle’ est notre mot le plus récent et notre prédiction la plus récente. Elle est transmise à tous les réseaux de neurones et nous obtenons un nouveau jeu de prédictions.

Parce que le mot ‘appelle’ vient d’être produit, nous prédisons maintenant que les mots Doug, Marie ou Pierre pourraient venir ensuite. Ne nous occupons pas pour l’instant des mécanismes d’attention et de ceux permettant d’ignorer et faisons juste avancer nos prédictions.

Maintenant, l’autre chose qui se passe est que notre précédent ensemble de possibilités (le mot ‘appelle’ et non ‘Doug’) que nous maintenions en mémoire a été passé à une porte d’oublis. Maintenant, la porte d’oublis dit: “hey le dernier mot qui est passé était le mot ‘appelle’, que j’ai défini grâce à mon expérience passée, je peux maintenant l’oublier. Je peux oublier que cela s’est passé mais je veux garder néanmoins toutes les prédictions en liens avec les prénoms”. Ainsi le système oublie ‘appelle’ mais retient aussi qu’il ne peut pas voter pour Doug (i.e. qui s’est vu attribuer un vote négatif). Ainsi, lors du prochain vote, nous avons toujours notre vote négatif pour Doug mais aussi un vote positif (puisque Doug fait parti des possibilités de prénoms), donc les deux votes s’annulent mutuellement. Et ainsi, nous avons juste des votes pour Marie et Pierre. Ceux-ci sont donc transmis à l’étape suivante.

Notre portail de sélection sait que le mot ‘appelle’ vient d’être choisi et, d’après son expérience, un nom doit être choisi ensuite. Le système calcule donc ses prédictions pour les différents noms et à la prochaine étape, nous obtenons des prédictions sur Marie et Pierre, mais pas sur Doug.

Cela évite toute erreur du type “Doug appelle Doug.” ou les autres erreurs que nous avons vues précédemment.

Ce que cela montre aussi, c’est que la “long short-term memory“ (LSTM) peut regarder deux, trois ou plusieurs autres étapes en arrière et utiliser cette information pour faire de bonnes prédictions sur ce qui se passera ensuite.

Maintenant, pour être complet, les réseaux de neurones récurrents plus classiques peuvent également regardé plusieurs étapes en arrière, mais ces étapes ne peuvent pas être très nombreuses. Un LSTM peut regarder en arrière sur plusieurs étapes et montrer de supers résultats.

Ceci est vraiment pratique dans certaines applications concrètes. Si, par exemple, on a un texte dans une certaine langue que l’on veut traduire dans une autre langue, les LSTMs fonctionnent très bien, même si une traduction n’est pas un processus “mots-à-mots” mais un processus “phrase-à-phrase”. Les LSTMs sont capables de représenter les structures grammaticales spécifiques d’une langue, et parviennent à réaliser une traduction en détectant les structures abstraites de chaque langue, simplement en utilisant les différents éléments que nous avons expliqué précédemment.

Une autre chose que ce type de réseau permet de faire très bien est de convertir un discours audio en texte. Ce type de discours n’est en fait qu’une somme de signaux qui varient dans le temps. Notre LSTM peut donc les prendre et les utiliser pour prédire quel texte (ou plutôt quel mot) vient d’être dit et il peut se servir de sa mémoire (l’historique récent des mots utilisés) pour améliorer ses prédictions quant à ce que doit être le mot suivant.

Les LSTMs sont en gros particulièrement appropriés pour tout ce qui est lié à une notion de temps, comme c’est le cas de tout ce qui est audio ou vidéo mais aussi robotique et tant d’autres domaines (la robotique par exemple n’est rien de plus qu’un agent qui prend des informations venant d’un ensemble de capteurs et, en se basant sur ces informations, prend une décision sur une action à mener — c’est donc un traitement séquentiel et les actions qui sont menées influencent ce qui sera détecté par la suite, même plusieurs étapes plus tard).

En savoirplus

Nous ne verrons pas dans cet article les mathématiques qui se cachent derrière les LSTMs mais je vous encourage chaudement à y jeter un oeil, à travers la page Wikipédia associée .

J’espère que vous aurez aimé cette initiation aux LSTM.

Je vous recommande chaudement de suivre l’auteur de l’article original pour davantage de ressources concernant le Deep Learning:

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