Forstå tilbagevendende neurale netværk (RNN'er)

Tilbagevendende neurale netv
rk (RNN'er) er en type neurale netv
rk, der er designet til at håndtere sekventielle data. De har en feedback-loop, der tillader information fra tidligere tidstrin at påvirke det aktuelle trin, hvilket er nyttigt til modellering af tidsm
ssige forhold i data.

I en RNN får den skjulte tilstand (den interne repr
sentation af netv
rket) lov til at vare ved på tv
rs af tidstrin , så information fra tidligere trin kan bruges til at informere det aktuelle trin. Dette gør RNN'er velegnede til opgaver såsom sprogmodellering, hvor netv
rket skal holde styr på konteksten af en s
tning over flere ord.

Tilbagevendende neurale netv
rk er designet til at håndtere sekventielle data og har en feedback-loop, der tillader information fra tidligere tidstrin for at påvirke det aktuelle trin.