Dans le paysage de l’intelligence artificielle en 2025, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) demeurent des architectures clefs pour le traitement des données séquentielles. Leur capacité à mémoriser des informations passées via des états cachés permet de modéliser des dépendances temporelles complexes, cruciales pour des tâches comme la traduction, la reconnaissance vocale ou l’analyse de séries …
En bref The following article plunges into the power and limits of recurrent neural networks, outlining how researchers and engineers harness memory, gating, and backpropagation through time to extract meaningful signals from sequential data. We explore foundational architectures, practical deployment considerations on modern ML stacks, real-world applications across industries, and the evolving landscape where RNNs …