Co to jest powtarzająca się sieć neuronowa?

Sztuczne sieci neuronowe to systemy przetwarzania informacji oparte na naturalnych układach nerwowych, takich jak ludzki mózg. Składają się z wielu poszczególnych sztucznych neuronów, które są ze sobą powiązane, mogą rozwiązać problemy i mieć możliwość uczenia się. Powtarzająca się sieć neuronowa (RNN) szczególnie przypomina ludzki mózg, ponieważ zawiera pętle sprzężenia zwrotnego. Pozwalają one na podróżowanie zarówno do przodu, jak i do tyłu, tworząc bardziej złożony i mniej stabilny system. Powtarzająca się sieć neuronowa jest dynamiczna i po każdym wejściu stan systemu nieustannie się zmienia, aż osiągnie równowagę.

Ludzkie mózgi można opisać jako biologiczne nawracające sieci neuronowe. Sztuczna powtarzająca się sieć neuronowa podziela zdolność mózgu do uczenia się procesów i zachowań. Nie jest to możliwe w przypadku metod tradycyjnego uczenia maszynowego. Podobnie jak inne rodzaje sieci neuronowych, powtarzająca się sieć neuronowa jest szczególnie dobra w rozpoznawaniu wzorców i wykryciu trendów. DrętwienieER potencjalnych zastosowań znaleziono w przypadku tego rodzaju modelu obliczeniowego, w tym rozpoznawania chorób na podstawie skanów medycznych, modelowania systemów ciała, rozpoznawania mowy i pisma ręcznego oraz prognozowania giełdowego.

Zazwyczaj powtarzająca się sieć neuronowa zostanie wykorzystana do rozwiązania problemu, w którym jest znana lub zdecydowanie podejrzewana, że ​​istnieje pewien związek między wejściem danych a nieznanym wyjściem. Sieć zostanie przeszkolona lub będzie wyszkolona, ​​aby opracować ten związek i zapewnić możliwą wartość wyjściową. Powtarzająca się sieć neuronowa jest w stanie poradzić sobie z dużymi złożonymi problemami, w których brakuje niektórych wartości lub uszkodzone. Jego zdolność do uczenia się z przykładu sprawia, że ​​jest potężny i elastyczny, i usuwa potrzebę utworzenia algorytmu dla każdego konkretnego zadania.

Powtarzające się sieci neuronowe można opisać jako nieliniowe narzędzia do modelowania danych statystycznych. Obecność informacji zwrotnejPętle oznaczają, że są systemami adaptacyjnymi, które mogą reagować na zmiany. Powtarzająca się sieć neuronowa używana w dziedzinie robotyki może umożliwić robota na wyciąganie doświadczenia, pozwalając mu podejmować decyzje, w jakim kierunku podjąć się, aby osiągnąć cel. Może być nawet możliwe rozwinięcie ciekawości robotów, dzięki czemu jest satysfakcjonujące, aby skupić się na rzeczach nieprzewidywalnych, choć nie do końca losowych. Niektórzy naukowcy uważają, że sama świadomość jest procesem mechanicznym i że pewnego dnia może być możliwe opracowanie świadomej formy nawracającej sieci neuronowej, chociaż doprowadziłoby to do etycznych pytań na temat praw robotów i maszyn.