Повтарящи се

Повтарящите се невронни мрежи (RNN) са вид невронни мрежи, които могат да се учат от данни, получени в миналото. Те се използват за решаване на проблеми, свързани с обработката на естествения език, разпознаването на реч, компютърното зрение и други области.

За разлика от конвенционалните невронни мрежи (NN), RNN имат специална архитектура, която им позволява да запомнят информация, получена в миналото, и да я използват за вземане на решения в бъдеще. Това се постига чрез добавяне на повтарящ се блок към мрежата, който съхранява информация за предишни състояния на мрежата и я предава на следващите слоеве.

Повтарящият се блок се състои от няколко елемента, като клетки с памет, които могат да съхраняват информация за предишни входни данни. Всеки елемент от клетката на паметта има достъп до информация за предишни състояния и може да използва тази информация, за да вземе решение в текущото състояние.

Поради способността си да запомнят информация, RNN могат да обработват последователности от данни, като последователности от думи в текст или времеви серии от данни. Те могат също да се използват за прогнозиране на бъдещи стойности въз основа на предишни данни.

Едно от основните предимства на RNN е, че те могат да обработват данни в реално време, което ги прави полезни за приложения, които изискват бърза обработка на данни, като разпознаване на реч или обработка на финансови данни.

Рекурсивен метод е функция (в контекст на програмиране), която може да се извиква многократно. Например за решаване на проблеми с обхождане на графика или решаване на уравнения. Рекурсивна програма (или рекурсивни алгоритми) използва директна или непряка рекурсия за решаване на проблем. Това може да доведе до неочаквано високо използване на паметта