Rete neurale ricorrente (RNN)

Autore: Roger Morrison
Data Della Creazione: 24 Settembre 2021
Data Di Aggiornamento: 11 Maggio 2024
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Definizione - Che cosa significa Recurrent Neural Network (RNN)?

Una rete neurale ricorrente (RNN) è un tipo di rete neurale artificiale avanzata (ANN) che coinvolge cicli diretti nella memoria. Un aspetto delle reti neurali ricorrenti è la capacità di basarsi su tipi di reti precedenti con vettori di input e vettori di output di dimensioni fisse.


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Techopedia spiega la rete neurale ricorrente (RNN)

L'uso di reti neurali ricorrenti è spesso correlato all'apprendimento profondo e all'uso di sequenze per evolvere modelli che simulano l'attività neurale nel cervello umano.

In termini di applicazione pratica, le RNN sono state un'area attiva di messa a fuoco per molti professionisti per usi come l'elaborazione delle immagini, l'elaborazione del linguaggio e persino i modelli che aggiungono caratteri uno alla volta. Giocando con questi modelli di generazione, gli scienziati sono stati in grado di produrre campioni che assomigliano molto a diversi tipi di scrittura umana - ad esempio, opuscoli di investimento moderni o opere classiche di Shakespeare. L'RNN è stato in grado di generare risultati che dimostrano la capacità di imparare l'inglese da zero o da input di programmazione molto limitati.


Molti esempi di utilizzo di RNN producono grammaticalmente errati. L'idea è che un gran numero di questi esperimenti e sistemi necessitano di ulteriori supporti per diventare davvero utili, ma dimostrano un incredibile potere di intelligenza artificiale per modellare la generazione umana del linguaggio.