Was ist ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk?

Künstliche neuronale Netze sind Informationsverarbeitungssysteme, die auf natürlichen Nervensystemen wie dem menschlichen Gehirn basieren.Sie bestehen aus vielen einzelnen künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind, Probleme miteinander lösen und die Fähigkeit haben zu lernen.Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk (RNN) ähnelt insbesondere dem menschlichen Gehirn, da es Rückkopplungsschleifen enthält.Diese ermöglichen es Signalen, sowohl nach vorne als auch nach hinten zu reisen und ein komplexeres und weniger stabiles System zu erzeugen.Das wiederkehrende neuronale Netzwerk ist dynamisch und nach jeder Eingabe ändert sich der Zustand des Systems kontinuierlich, bis es ein Gleichgewicht erreicht.

menschliches Gehirn kann als biologische wiederkehrende neuronale Netze bezeichnet werden.Ein künstliches rezidivierendes neuronales Netzwerk teilt die Fähigkeit, Prozesse und Verhaltensweisen zu lernen.Dies ist mit Methoden des herkömmlichen maschinellen Lernens nicht möglich.Gemeinsam mit anderen Arten von neuronalen Netzwerken ist ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk besonders gut darin, Muster und Erkenntnisse zu erkennen.Für diese Art von Rechenmodell wurde eine Reihe potenzieller Verwendungszwecke gefunden, einschließlich Erkennung von Krankheiten durch medizinische Scans, Modellierungskörpersysteme, Sprach- und Handschrifterkennung und Vorhersage von Aktienmarktin dem es bekannt ist oder stark vermutet wird, dass es eine Art Beziehung zwischen der Dateneingabe und der unbekannten Ausgabe gibt.Das Netzwerk wird geschult oder selbst trainieren, um diese Beziehung auszuarbeiten und einen möglichen Ausgangswert zu bieten.Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk ist in der Lage, große komplexe Probleme zu bewältigen, bei denen einige Werte fehlen oder beschädigt werden.Seine Fähigkeit, aus dem Beispiel zu lernen, macht es leistungsstark und flexibel und beseitigt die Notwendigkeit, einen Algorithmus für jede bestimmte Aufgabe zu erstellen.Das Vorhandensein von Rückkopplungsschleifen bedeutet, dass es sich um adaptive Systeme handelt, die auf Veränderungen reagieren können.Ein wiederkehrendes neuronales Netzwerk, das im Bereich der Robotik verwendet wird, kann es einem Roboter ermöglichen, aus Erfahrung zu lernen, sodass es Entscheidungen darüber treffen kann, in welche Richtung Sie einnehmen müssen, um ein Ziel zu erreichen.Es könnte sogar möglich sein, Neugierde bei Robotern zu entwickeln, indem es sich lohnt, sich auf Dinge zu konzentrieren, die unvorhersehbar sind, aber nicht völlig zufällig sind.Einige Wissenschaftler glauben, dass das Bewusstsein selbst ein mechanischer Prozess ist und dass es möglich sein könnte, eines Tages eine bewusste Form des wiederkehrenden neuronalen Netzwerks zu entwickeln, obwohl dies zu ethischen Fragen zu den Rechten von Robotern und Maschinen führen würde.