Recurrent Neural Network (RNN)

Autor: Roger Morrison
Erstelldatum: 24 September 2021
Aktualisierungsdatum: 9 Kann 2024
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Definition - Was bedeutet Recurrent Neural Network (RNN)?

Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk (RNN) ist eine Art fortgeschrittenes künstliches neuronales Netzwerk (ANN), das gerichtete Zyklen im Speicher beinhaltet. Ein Aspekt wiederkehrender neuronaler Netze ist die Fähigkeit, auf früheren Netzwerktypen mit Eingangsvektoren fester Größe und Ausgangsvektoren aufzubauen.


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Techopedia erklärt Recurrent Neural Network (RNN)

Die Verwendung von wiederkehrenden neuronalen Netzen steht häufig im Zusammenhang mit Tiefenlernen und der Verwendung von Sequenzen, um Modelle zu entwickeln, die die neuronale Aktivität im menschlichen Gehirn simulieren.

In Bezug auf die praktische Anwendung waren RNNs für viele Fachleute ein aktiver Schwerpunktbereich für Anwendungen wie Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung und sogar Modelle, bei denen Zeichen nacheinander hinzugefügt werden. Durch das Herumspielen mit diesen Generationsmodellen ist es Wissenschaftlern gelungen, Samples zu erstellen, die verschiedenen menschlichen Schriften ähneln - zum Beispiel modernen Investment-Op-Eds oder klassischen Shakespeare-Stücken. Das RNN konnte Ergebnisse generieren, die belegen, dass Englisch von Grund auf gelernt werden kann oder nur mit sehr begrenzten Programmiereingaben.


Viele Beispiele für die Verwendung von RNNs führen dazu, dass die Grammatik nicht korrekt ist. Die Idee ist, dass eine große Anzahl dieser Experimente und Systeme zusätzliche Unterstützung benötigt, um wirklich nützlich zu werden - aber sie zeigen eine erstaunliche künstliche Intelligenz, um die menschliche Sprachgeneration zu modellieren.