Recurrent Networks, oder rekurrente neuronale Netze (RNNs), sind eine spezielle Art von neuronalen Netzen, die besonders gut für die Verarbeitung von sequenziellen Daten geeignet sind. Im Gegensatz zu traditionellen Feedforward-Netzen, die nur Informationen in eine Richtung fließen lassen, ermöglichen RNNs Feedback-Schleifen, sodass sie Informationen aus vorherigen Schritten speichern und nutzen können. Diese Eigenschaft macht RNNs ideal für Aufgaben wie Textverarbeitung, Sprachverarbeitung und zeitliche Vorhersagen, wo der Kontext aus vorherigen Eingaben entscheidend ist.
Die Funktionsweise eines RNNs kann mathematisch durch die Gleichung
beschrieben werden, wobei der versteckte Zustand zum Zeitpunkt , der Eingabewert und eine Aktivierungsfunktion ist. Ein häufiges Problem, das bei RNNs auftritt, ist das Vanishing Gradient Problem, das die Fähigkeit des Netzwerks beeinträchtigen kann, langfristige Abhängigkeiten zu lernen. Um dieses Problem zu mildern, wurden Varianten wie Long Short-Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Units (GRUs) entwickelt, die spezielle Mechanismen enthalten, um Informationen über längere Zeiträume zu speichern.
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