Wenn Sie Partnerlinks in unseren Inhalten folgen, erhalten wir möglicherweise eine Provision. Dabei entstehen Ihnen keine zusätzliche Kosten. Wir zeigen transparent, wie Was ist ein Rekurrentes Neuronales Netz (RNN)?
Ein rekurrentes neuronales Netz (RNN) ist eine Art fortschrittliches künstliches neuronales Netz (ANN), das gerichtete Zyklen im Speicher beinhaltet. Ein Aspekt der rekurrenten neuronalen Netze ist die Fähigkeit, auf früheren Netzwerktypen mit Eingangs- und Ausgangsvektoren fester Größe aufzubauen.
Techopedia erklärt das rekurrente neuronale Netz (RNN)
Die Verwendung von rekurrenten neuronalen Netzen wird oft mit Deep Learning und der Verwendung von Sequenzen zur Entwicklung von Modellen in Verbindung gebracht, die die neuronale Aktivität im menschlichen Gehirn simulieren.
Was die praktische Anwendung betrifft, so sind RNNs für viele Fachleute ein aktiver Schwerpunkt für Anwendungen wie Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung und sogar Modelle, die einem Text Zeichen für Zeichen hinzufügen.
Durch das Herumspielen mit diesen Textgenerierungsmodellen waren Wissenschaftler in der Lage, Muster zu erstellen, die verschiedenen Arten von menschlicher Schrift sehr ähnlich sehen – zum Beispiel moderne Investment-Open-eds oder klassische Shakespeare-Stücke. Das RNN war in der Lage, Texte zu generieren, die die Fähigkeit demonstrieren, Englisch von Grund auf oder mit sehr begrenzten Programmiereingaben zu lernen.
Viele Beispiele für die Verwendung von RNNs erzeugen Texte, die grammatikalisch nicht korrekt sind. Die Idee ist, dass eine große Anzahl dieser Experimente und Systeme zusätzliche Unterstützung benötigen, um wirklich nützlich zu werden – aber sie demonstrieren eine erstaunliche künstliche Intelligenz, um die menschliche Sprachproduktion zu modellieren.
