Forstå tilbakevendende nevrale nettverk (RNN)

Tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) er en type nevrale nettverk som er designet for å håndtere sekvensielle data. De har en tilbakemeldingssløyfe som lar informasjon fra tidligere tidstrinn påvirke gjeldende trinn, noe som er nyttig for å modellere tidsmessige relasjoner i data.

I en RNN får den skjulte tilstanden (den interne representasjonen av nettverket) vedvare på tvers av tidstrinn. , slik at informasjon fra tidligere trinn kan brukes til å informere om gjeldende trinn. Dette gjør RNN-er godt egnet for oppgaver som språkmodellering, der nettverket må holde styr på konteksten til en setning over flere ord.

Gjentakende nevrale nettverk er designet for å håndtere sekvensielle data og har en tilbakemeldingssløyfe som tillater informasjon fra tidligere tidstrinn for å påvirke gjeldende trinn.