Hiểu mạng thần kinh tái phát (RNN)

Mạng thần kinh tái phát (RNN) là một loại mạng thần kinh được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự. Chúng có một vòng phản hồi cho phép thông tin từ các bước thời gian trước ảnh hưởng đến bước hiện tại, điều này rất hữu ích cho việc mô hình hóa các mối quan hệ tạm thời trong dữ liệu.

Trong RNN, trạng thái ẩn (biểu diễn bên trong của mạng) được phép tồn tại qua các bước thời gian , để thông tin từ các bước trước đó có thể được sử dụng để thông báo cho bước hiện tại. Điều này làm cho RNN rất phù hợp cho các tác vụ như mô hình hóa ngôn ngữ, trong đó mạng cần theo dõi ngữ cảnh của câu qua nhiều từ.

Mạng thần kinh tái phát được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự và có vòng phản hồi cho phép thông tin từ các từ trước đó được xử lý. bước thời gian để tác động đến bước hiện tại.