Nawracający

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to rodzaj sieci neuronowych zdolnych do uczenia się na podstawie danych uzyskanych w przeszłości. Służą do rozwiązywania problemów związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, rozpoznawaniem mowy, widzeniem komputerowym i innymi dziedzinami.

W przeciwieństwie do konwencjonalnych sieci neuronowych (NN), RNN mają specjalną architekturę, która pozwala im zapamiętywać informacje otrzymane w przeszłości i wykorzystywać je do podejmowania decyzji w przyszłości. Osiąga się to poprzez dodanie do sieci bloku rekurencyjnego, który przechowuje informację o poprzednich stanach sieci i przekazuje ją do kolejnych warstw.

Blok rekurencyjny składa się z kilku elementów, takich jak komórki pamięci, które mogą przechowywać informacje o poprzednich danych wejściowych. Każdy element komórki pamięci ma dostęp do informacji o stanach poprzednich i może wykorzystać tę informację do podjęcia decyzji w stanie bieżącym.

Ze względu na zdolność zapamiętywania informacji sieci RNN mogą przetwarzać sekwencje danych, takie jak sekwencje słów w tekście lub szeregi czasowe danych. Można je również wykorzystać do przewidywania przyszłych wartości na podstawie wcześniejszych danych.

Jedną z głównych zalet sieci RNN jest możliwość przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, co czyni je przydatnymi w zastosowaniach wymagających szybkiego przetwarzania danych, takich jak rozpoznawanie mowy czy przetwarzanie danych finansowych.

Metoda rekurencyjna to funkcja (w kontekście programowania), którą można wywoływać wielokrotnie. Na przykład, aby rozwiązać problemy związane z poruszaniem się po wykresie lub rozwiązywaniem równań. Program rekurencyjny (lub algorytmy rekurencyjne) do rozwiązania problemu wykorzystuje rekurencję bezpośrednią lub pośrednią. Może to spowodować nieoczekiwanie duże użycie pamięci