Förstå återkommande neurala nätverk (RNN)

Återkommande neurala nätverk (RNN) är en typ av neurala nätverk som är utformade för att hantera sekventiell data. De har en återkopplingsslinga som tillåter information från tidigare tidssteg att påverka det aktuella steget, vilket är användbart för att modellera tidsmässiga samband i data.

I en RNN tillåts det dolda tillståndet (den interna representationen av nätverket) att bestå över tidssteg , så att information från tidigare steg kan användas för att informera det aktuella steget. Detta gör RNN väl lämpade för uppgifter som språkmodellering, där nätverket behöver hålla reda på sammanhanget i en mening över flera ord.

Återkommande neurala nätverk är designade för att hantera sekventiell data och har en återkopplingsslinga som tillåter information från tidigare tidssteg för att påverka det aktuella steget.