Was ist ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk?

Künstliche neuronale Netze sind Informationsverarbeitungssysteme, die auf natürlichen Nervensystemen wie dem menschlichen Gehirn basieren. Sie bestehen aus vielen einzelnen künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind, Probleme gemeinsam lösen und lernfähig sind. Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk (RNN) ähnelt insbesondere dem menschlichen Gehirn, da es Rückkopplungsschleifen enthält. Dadurch können Signale sowohl vorwärts als auch rückwärts übertragen werden, wodurch ein komplexeres und weniger stabiles System entsteht. Das wiederkehrende neuronale Netzwerk ist dynamisch und nach jeder Eingabe ändert sich der Zustand des Systems kontinuierlich, bis es ein Gleichgewicht erreicht.

Das menschliche Gehirn kann als biologisch wiederkehrende neuronale Netze beschrieben werden. Ein künstlich wiederkehrendes neuronales Netzwerk teilt die Fähigkeit des Gehirns, Prozesse und Verhaltensweisen zu lernen. Dies ist mit Methoden des traditionellen maschinellen Lernens nicht möglich. Wie bei anderen Arten von neuronalen Netzen ist ein wiederkehrendes neuronales Netz besonders gut darin, Muster zu erkennen und Trends zu erkennen. Für diese Art von Rechenmodell wurde eine Reihe potenzieller Verwendungen gefunden, darunter das Erkennen von Krankheiten anhand von medizinischen Scans, das Modellieren von Körpersystemen, das Erkennen von Sprache und Handschrift sowie Börsenprognosen.

Typischerweise wird ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk verwendet, um ein Problem zu lösen, bei dem bekannt ist oder stark vermutet wird, dass eine Beziehung zwischen der Dateneingabe und der unbekannten Ausgabe besteht. Das Netzwerk wird geschult oder trainiert sich selbst, um diese Beziehung zu erarbeiten und einen möglichen Ausgabewert bereitzustellen. Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk ist in der Lage, große komplexe Probleme zu lösen, bei denen einige Werte fehlen oder beschädigt sind. Die Fähigkeit, aus Beispielen zu lernen, macht sie leistungsfähig und flexibel und macht die Erstellung eines Algorithmus für jede spezifische Aufgabe überflüssig.

Rekurrente neuronale Netze können als nichtlineare statistische Datenmodellierungswerkzeuge beschrieben werden. Das Vorhandensein von Rückkopplungsschleifen bedeutet, dass es sich um adaptive Systeme handelt, die auf Änderungen reagieren können. Ein auf dem Gebiet der Robotik verwendetes wiederkehrendes neuronales Netzwerk kann es einem Roboter ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen und Entscheidungen darüber zu treffen, in welche Richtung er zum Erreichen eines Ziels gehen soll. Es könnte sogar möglich sein, Neugier bei Robotern zu entwickeln, indem man es sich lohnt, sich auf Dinge zu konzentrieren, die unvorhersehbar, aber nicht völlig zufällig sind. Einige Wissenschaftler glauben, dass Bewusstsein selbst ein mechanischer Prozess ist und dass es eines Tages möglich sein könnte, eine bewusste Form eines wiederkehrenden neuronalen Netzwerks zu entwickeln, obwohl dies zu ethischen Fragen über die Rechte von Robotern und Maschinen führen würde.