Compreendendo redes neurais recorrentes (RNNs)

Redes neurais recorrentes (RNNs) são um tipo de rede neural projetada para lidar com dados sequenciais. Eles têm um ciclo de feedback que permite que informações de etapas de tempo anteriores influenciem a etapa atual, o que é útil para modelar relações temporais em dados.

Em uma RNN, o estado oculto (a representação interna da rede) pode persistir ao longo das etapas de tempo , para que as informações das etapas anteriores possam ser usadas para informar a etapa atual. Isso torna os RNNs adequados para tarefas como modelagem de linguagem, onde a rede precisa acompanhar o contexto de uma frase em várias palavras.

Redes neurais recorrentes são projetadas para lidar com dados sequenciais e ter um ciclo de feedback que permite informações de anteriores passos de tempo para influenciar o passo atual.