Zrozumienie rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN)

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to rodzaj sieci neuronowej zaprojektowanej do obsługi danych sekwencyjnych. Mają pętlę sprzężenia zwrotnego, która pozwala, aby informacje z poprzednich etapów czasowych wpływały na bieżący krok, co jest przydatne do modelowania relacji czasowych w danych. W RNN stan ukryty (wewnętrzna reprezentacja sieci) może utrzymywać się w kolejnych krokach czasowych , dzięki czemu informacje z poprzednich kroków można wykorzystać w bieżącym kroku. To sprawia, że sieci RNN dobrze nadają się do zadań takich jak modelowanie języka, gdzie sieć musi śledzić kontekst zdania złożonego z wielu słów.…
Rekurencyjne sieci neuronowe są zaprojektowane do obsługi danych sekwencyjnych i posiadają pętlę sprzężenia zwrotnego, która pozwala uzyskać informacje z poprzednich kroki czasowe, aby wpłynąć na bieżący krok.