Deep Learning - Ingénierie des Séquences LSTM
Mini-projet de fin de module Deep Learning explorant trois applications majeures des LSTM en NLP : génération de texte autoregressive sur Frankenstein, traduction automatique Seq2Seq EN-FR, et classification multi-classes sur AG News. Étude comparative LSTM vs BiLSTM vs GRU sur les performances et le coût computationnel.
Project Highlights
Partie 1 : LSTM autoregressif 2 couches pour la complétion caractère par caractère (Accuracy validation 71%, Beam Search BEAM_SIZE=8).
Partie 2 : Architecture encodeur-décodeur Seq2Seq avec teacher forcing pour la traduction Anglais-Français.
Partie 3 : Classification AG News à 91% d'accuracy (F1 = 0.92), avec comparaison LSTM / BiLSTM (+1.5%) / GRU.
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