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 miteinander lösen und die Fähigkeit haben zu lernen. Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk (RNN) ähnelt insbesondere dem menschlichen Gehirn, da es Feedback -Schleifen enthält. Diese ermöglichen es Signalen, sowohl nach vorne als auch nach hinten zu reisen und ein komplexeres und weniger stabiles System zu erzeugen. Das wiederkehrende neuronale Netzwerk ist dynamisch und nach jedem Eingang ändert sich der Zustand des Systems kontinuierlich, bis es ein Gleichgewicht erreicht. Ein künstliches rezidivierendes neuronales Netzwerk teilt die Fähigkeit des Gehirns, Prozesse und Verhaltensweisen zu lernen. Dies ist mit Methoden des herkömmlichen maschinellen Lernens nicht möglich. Gemeinsam mit anderen Arten neuronaler Netzwerke ist ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk besonders gut darin, Muster und Erspachttrends zu erkennen. Eine taubEs wurde für diese Art von Rechenmodell festgestellt, dass potenzielle Verwendungszwecke erfasst wurden, einschließlich Erkennung von Krankheiten durch medizinische Scans, Modellierungskörpersysteme, Sprach- und Handschrifterkennung und Vorhersage der Börsenmarkte.

Typischerweise wird ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk verwendet, um ein Problem zu lösen, in dem es bekannt ist oder stark vermutet wird, dass es eine Art Beziehung zwischen der Dateneingabe und der unbekannten Ausgabe gibt. Das Netzwerk wird geschult oder selbst trainieren, um diese Beziehung herauszufinden und einen möglichen Ausgangswert zu liefern. Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk ist in der Lage, große komplexe Probleme zu bewältigen, bei denen einige Werte fehlen oder beschädigt werden. Seine Fähigkeit, aus gutem Beispiel zu lernen

wiederkehrende neuronale Netze können als nichtlineare statistische Datenmodellierungswerkzeuge beschrieben werden. Das Vorhandensein von FeedbackSchleifen bedeutet, dass es sich um adaptive Systeme handelt, die auf Veränderungen reagieren können. Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk, das im Bereich der Robotik eingesetzt wird, kann es einem Roboter ermöglichen, aus Erfahrung zu lernen, sodass es Entscheidungen darüber treffen kann, welche Richtung er einschlagen, um ein Ziel zu erreichen. Es könnte sogar möglich sein, Neugierde bei Robotern zu entwickeln, indem es sich lohnt, sich auf Dinge zu konzentrieren, die unvorhersehbar sind, aber nicht völlig zufällig sind. Einige Wissenschaftler glauben, dass das Bewusstsein selbst ein mechanischer Prozess ist und dass es möglich sein könnte, eines Tages eine bewusste Form des wiederkehrenden neuronalen Netzwerks zu entwickeln, obwohl dies zu ethischen Fragen zu den Rechten von Robotern und Maschinen führen würde.