Επαναλαμβανόμενος

Τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) είναι ένας τύπος νευρωνικών δικτύων που μπορούν να μάθουν από δεδομένα που ελήφθησαν στο παρελθόν. Χρησιμοποιούνται για την επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, την αναγνώριση ομιλίας, την όραση υπολογιστή και άλλους τομείς.

Σε αντίθεση με τα συμβατικά νευρωνικά δίκτυα (NN), τα RNN έχουν μια ειδική αρχιτεκτονική που τους επιτρέπει να θυμούνται πληροφορίες που έχουν λάβει στο παρελθόν και να τις χρησιμοποιούν για να λαμβάνουν αποφάσεις στο μέλλον. Αυτό επιτυγχάνεται με την προσθήκη ενός επαναλαμβανόμενου μπλοκ στο δίκτυο, το οποίο αποθηκεύει πληροφορίες σχετικά με προηγούμενες καταστάσεις του δικτύου και τις μεταδίδει στα επόμενα επίπεδα.

Ένα επαναλαμβανόμενο μπλοκ αποτελείται από πολλά στοιχεία, όπως κελιά μνήμης, τα οποία μπορούν να αποθηκεύσουν πληροφορίες σχετικά με προηγούμενα δεδομένα εισόδου. Κάθε στοιχείο ενός κελιού μνήμης έχει πρόσβαση σε πληροφορίες σχετικά με προηγούμενες καταστάσεις και μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτές τις πληροφορίες για να λάβει μια απόφαση στην τρέχουσα κατάσταση.

Λόγω της ικανότητάς τους να θυμούνται πληροφορίες, τα RNN μπορούν να επεξεργάζονται αλληλουχίες δεδομένων, όπως ακολουθίες λέξεων σε κείμενο ή χρονοσειρές δεδομένων. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη μελλοντικών τιμών με βάση προηγούμενα δεδομένα.

Ένα από τα κύρια πλεονεκτήματα των RNN είναι ότι μπορούν να επεξεργάζονται δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, γεγονός που τα καθιστά χρήσιμα για εφαρμογές που απαιτούν γρήγορη επεξεργασία δεδομένων, όπως η αναγνώριση ομιλίας ή η επεξεργασία οικονομικών δεδομένων.

Μια αναδρομική μέθοδος είναι μια συνάρτηση (σε ένα πλαίσιο προγραμματισμού) που μπορεί να κληθεί επανειλημμένα. Για παράδειγμα, για την επίλυση προβλημάτων διέλευσης γραφήματος ή επίλυσης εξισώσεων. Ένα αναδρομικό πρόγραμμα (ή αναδρομικοί αλγόριθμοι) χρησιμοποιεί άμεση ή έμμεση αναδρομή για να λύσει ένα πρόβλημα. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε απροσδόκητα υψηλή χρήση μνήμης