📋 Fiche d'observations - Réseaux récurrents (RNN/LSTM)

Informations générales

Nom et prénom : ____ Date : ____

Partie 1 : Principes des RNN/LSTM

Concepts fondamentaux

Différence avec les réseaux classiques :

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Intérêt pour les données textuelles :

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Mécanisme LSTM

Composant	Fonction	Analogie
Porte d'oubli
Porte d'entrée
Porte de sortie
Cellule mémoire

Partie 2 : Implémentation et résultats

Architecture du modèle

Couche	Taille/Paramètres	Fonction
Embedding
LSTM
Dense
Total paramètres

Performance

Métrique	Entraînement	Validation	Test
Précision
Perte

Temps d'entraînement : _ minutes

Partie 3 : Analyse des embeddings

Visualisation des mots

Observations sur les clusters :

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Différences mots positifs/négatifs :

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Partie 4 : Compréhension contextuelle

Exemples de contexte crucial

Phrase	Sentiment	Explication contexte

Avantages des LSTM

Comparaison avec approche mots-clés :

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Partie 5 : Comparaisons et limitations

LSTM vs autres approches

Aspect	LSTM	Mots-clés	Mistral AI
Contexte
Négations
Nuances
Rapidité

Limitations identifiées

Cas d'échec du LSTM :

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Améliorations possibles :

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Partie 6 : Applications pratiques

Cas d'usage professionnels

1. Domaine : ________ Application : ___________

2. Domaine : ________ Application : ___________

3. Domaine : ________ Application : ___________

Extensions envisagées

Architectures plus performantes :

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Conclusion

Apprentissages clés

Spécificités des RNN/LSTM :

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Comparaison CNN vs RNN

Différences d'approche :

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Architecture préférée et pourquoi :

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Auto-évaluation

Critère	Excellent	Bon	Moyen	À améliorer
Compréhension RNN/LSTM	⬜	⬜	⬜	⬜
Analyse embeddings	⬜	⬜	⬜	⬜
Applications identifiées	⬜	⬜	⬜	⬜

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Temps consacré : _ minutes Difficulté ressentie : ⬜ Facile ⬜ Moyenne ⬜ Difficile ```