Розуміння рекурентних нейронних мереж (RNN)

Повторювані нейронні мережі (RNN) — це тип нейронної мережі, призначений для обробки послідовних даних. Вони мають цикл зворотного зв’язку, який дозволяє інформації з попередніх часових кроків впливати на поточний крок, що корисно для моделювання часових зв’язків у даних.

У RNN прихований стан (внутрішнє представлення мережі) може зберігатися протягом часових кроків. , щоб інформацію з попередніх кроків можна було використати для інформування поточного кроку. Це робить RNN добре придатними для таких завдань, як мовне моделювання, коли мережа повинна відстежувати контекст речення, що складається з кількох слів.

Повторювані нейронні мережі розроблені для обробки послідовних даних і мають цикл зворотного зв’язку, який передає інформацію з попередніх кроки часу, щоб впливати на поточний крок.