O que é uma rede neural recorrente?

Redes neurais artificiais são sistemas de processamento de informações baseados em sistemas nervosos naturais, como o cérebro humano. Eles consistem em muitos neurônios artificiais individuais que estão interconectados, podem resolver problemas juntos e ter a capacidade de aprender. Uma rede neural recorrente (RNN) se assemelha particularmente ao cérebro humano porque contém loops de feedback. Isso permite que os sinais viajem para frente e para trás, criando um sistema mais complexo e menos estável. A rede neural recorrente é dinâmica e, após cada entrada, o estado do sistema muda continuamente até atingir um equilíbrio.

cérebros humanos podem ser descritos como redes neurais recorrentes biológicas. Uma rede neural recorrente artificial compartilha a capacidade do cérebro de aprender processos e comportamentos. Isso não é possível com métodos de aprendizado de máquina tradicional. Em comum com outros tipos de redes neurais, uma rede neural recorrente é especialmente boa em reconhecer padrões e detectar tendências. Um entorpecidoER de usos potenciais foram encontrados para esse tipo de modelo computacional, incluindo o reconhecimento de doenças de varreduras médicas, modelando sistemas corporais, reconhecimento de fala e manuscrito e previsão do mercado de ações.

Normalmente, uma rede neural recorrente será usada para resolver um problema no qual é conhecido, ou fortemente suspeito, que existe algum tipo de relação entre a entrada de dados e a saída desconhecida. A rede será treinada ou treinará a si mesma para descobrir esse relacionamento e fornecer um possível valor de saída. Uma rede neural recorrente é capaz de lidar com grandes problemas complexos nos quais alguns valores estão ausentes ou corrompidos. Sua capacidade de aprender com o exemplo o torna poderoso e flexível e remove a necessidade de criar um algoritmo para cada tarefa específica.

Redes neurais recorrentes podem ser descritas como ferramentas de modelagem de dados estatísticos não lineares. A presença de feedbackLoops significa que eles são sistemas adaptativos, capazes de responder à mudança. Uma rede neural recorrente usada no campo da robótica pode permitir que um robô aprenda com a experiência, permitindo que ele tome decisões sobre qual direção tomar para alcançar um alvo. Pode até ser possível desenvolver curiosidade nos robôs, tornando -se gratificante se concentrar em coisas imprevisíveis, embora não completamente aleatórias. Alguns cientistas acreditam que a própria consciência é um processo mecânico e pode ser possível desenvolver uma forma consciente de rede neural recorrente um dia, embora isso levasse a questões éticas sobre os direitos de robôs e máquinas.