Разбиране на повтарящи се невронни мрежи (RNN)

Повтарящите се невронни мрежи (RNN) са вид невронни мрежи, които са проектирани да обработват последователни данни. Те имат верига за обратна връзка, която позволява на информацията от предишни времеви стъпки да повлияе на текущата стъпка, което е полезно за моделиране на времеви връзки в данните.

В RNN скритото състояние (вътрешното представяне на мрежата) е позволено да продължи през времевите стъпки , така че информацията от предишни стъпки да може да се използва за информиране на текущата стъпка. Това прави RNN много подходящи за задачи като езиково моделиране, където мрежата трябва да следи контекста на изречение върху множество думи.

Повтарящите се невронни мрежи са проектирани да обработват последователни данни и имат обратна връзка, която позволява информация от предишни времеви стъпки, за да повлияете на текущата стъпка.