Terugkerende neurale netwerken (RNN's) begrijpen

Recurrente neurale netwerken (RNN's) zijn een type neuraal netwerk dat is ontworpen om sequentiële gegevens te verwerken. Ze hebben een feedbacklus waarmee informatie uit eerdere tijdstappen de huidige stap kan beïnvloeden, wat handig is voor het modelleren van temporele relaties in gegevens. In een RNN mag de verborgen toestand (de interne representatie van het netwerk) in tijdstappen blijven bestaan , zodat informatie uit eerdere stappen kan worden gebruikt om de huidige stap te informeren. Dit maakt RNN's zeer geschikt voor taken zoals taalmodellering, waarbij het netwerk de context van een zin over meerdere woorden moet bijhouden. Terugkerende neurale netwerken zijn ontworpen om sequentiële gegevens te verwerken en hebben een feedbacklus die informatie uit eerdere tijdstappen om de huidige stap te beïnvloeden.