Memahami Jaringan Neural Berulang (RNN)

Jaringan saraf berulang (RNN) adalah jenis jaringan saraf yang dirancang untuk menangani data berurutan. Mereka memiliki putaran umpan balik yang memungkinkan informasi dari langkah waktu sebelumnya mempengaruhi langkah saat ini, yang berguna untuk memodelkan hubungan temporal dalam data.

Dalam RNN, keadaan tersembunyi (representasi internal jaringan) dibiarkan bertahan sepanjang langkah waktu , sehingga informasi dari langkah sebelumnya dapat digunakan untuk menginformasikan langkah saat ini. Hal ini membuat RNN sangat cocok untuk tugas-tugas seperti pemodelan bahasa, di mana jaringan perlu melacak konteks kalimat dalam beberapa kata.

Jaringan saraf berulang dirancang untuk menangani data berurutan dan memiliki putaran umpan balik yang memungkinkan informasi dari sebelumnya langkah waktu untuk mempengaruhi langkah saat ini.