Az ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) megértése

Az ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) a neurális hálózatok olyan típusai, amelyeket szekvenciális adatok kezelésére terveztek. Visszacsatolási hurokkal rendelkeznek, amely lehetővé teszi, hogy a korábbi időlépésekből származó információk befolyásolják az aktuális lépést, ami hasznos az adatok időbeli összefüggéseinek modellezéséhez.

Az RNN-ben a rejtett állapot (a hálózat belső reprezentációja) az időlépéseken keresztül fennmaradhat. , így az előző lépésekből származó információk felhasználhatók az aktuális lépés tájékoztatására. Emiatt az RNN-ek alkalmasak olyan feladatokra, mint például a nyelvi modellezés, ahol a hálózatnak több szón keresztül nyomon kell követnie egy mondat kontextusát.

Az ismétlődő neurális hálózatokat úgy tervezték, hogy szekvenciális adatokat kezeljenek, és visszacsatolási hurokkal rendelkeznek, amely lehetővé teszi a korábbi adatokból származó információkat. időlépések az aktuális lépés befolyásolásához.