Tilbagevendende

Tilbagevendende neurale netværk (RNN'er) er en type neurale netværk, der er i stand til at lære af data opnået i fortiden. De bruges til at løse problemer relateret til naturlig sprogbehandling, talegenkendelse, computersyn og andre områder.

I modsætning til konventionelle neurale netværk (NN) har RNN'er en speciel arkitektur, der giver dem mulighed for at huske information modtaget i fortiden og bruge den til at træffe beslutninger i fremtiden. Dette opnås ved at tilføje en tilbagevendende blok til netværket, som gemmer information om tidligere tilstande af netværket og overfører det til efterfølgende lag.

En tilbagevendende blok består af flere elementer, såsom hukommelsesceller, som kan lagre information om tidligere inputdata. Hvert element i en hukommelsescelle har adgang til information om tidligere tilstande og kan bruge denne information til at træffe en beslutning i den aktuelle tilstand.

På grund af deres evne til at huske information, kan RNN'er behandle sekvenser af data, såsom sekvenser af ord i tekst eller tidsserier af data. De kan også bruges til at forudsige fremtidige værdier baseret på tidligere data.

En af de vigtigste fordele ved RNN'er er, at de kan behandle data i realtid, hvilket gør dem nyttige til applikationer, der kræver hurtig databehandling, såsom talegenkendelse eller økonomisk databehandling.

En rekursiv metode er en funktion (i programmeringssammenhæng), der kan kaldes gentagne gange. For eksempel at løse problemer med at krydse en graf eller løse ligninger. Et rekursivt program (eller rekursive algoritmer) bruger direkte eller indirekte rekursion til at løse et problem. Dette kan resultere i et uventet højt hukommelsesforbrug