Memahami Rangkaian Neural Berulang (RNN)

Rangkaian saraf berulang (RNN) ialah sejenis rangkaian saraf yang direka untuk mengendalikan data berjujukan. Mereka mempunyai gelung maklum balas yang membenarkan maklumat daripada langkah masa sebelumnya mempengaruhi langkah semasa, yang berguna untuk memodelkan perhubungan temporal dalam data.

Dalam RNN, keadaan tersembunyi (perwakilan dalaman rangkaian) dibenarkan untuk berterusan merentas langkah masa , supaya maklumat daripada langkah sebelumnya boleh digunakan untuk memaklumkan langkah semasa. Ini menjadikan RNN sangat sesuai untuk tugas seperti pemodelan bahasa, di mana rangkaian perlu menjejaki konteks ayat melalui berbilang perkataan.

Rangkaian saraf berulang direka untuk mengendalikan data berurutan dan mempunyai gelung maklum balas yang membenarkan maklumat daripada sebelumnya. langkah masa untuk mempengaruhi langkah semasa.