Cos'è una rete neurale ricorrente?

Le reti neurali artificiali sono sistemi di elaborazione delle informazioni basati su sistemi nervosi naturali come il cervello umano.Sono costituiti da molti neuroni artificiali individuali che sono interconnessi, possono risolvere i problemi insieme e avere la capacità di imparare.Una rete neurale ricorrente (RNN) ricorda in particolare il cervello umano perché contiene circuiti di feedback.Questi consentono ai segnali di viaggiare sia in avanti che indietro, creando un sistema più complesso e meno stabile.La rete neurale ricorrente è dinamica e, dopo ogni input, lo stato del sistema cambia continuamente fino a raggiungere un equilibrio.

Il cervello umano può essere descritto come reti neurali ricorrenti biologiche.Una rete neurale ricorrente artificiale condivide la capacità del cervello di apprendere processi e comportamenti.Ciò non è possibile con i metodi di apprendimento automatico tradizionale.In comune con altri tipi di reti neurali, una rete neurale ricorrente è particolarmente brava a riconoscere i modelli e le tendenze di individuazione.Sono stati trovati numerosi usi potenziali per questo tipo di modello computazionale, tra cui il riconoscimento delle malattie da scansioni mediche, i sistemi del corpo di modellizzazione, il riconoscimento della parola e della calligrafia e le previsioni del mercato azionario. In genere, una rete neurale ricorrente verrà utilizzata per risolvere un problemain cui è noto, o fortemente sospettato, che esiste una sorta di relazione tra l'input dei dati e l'output sconosciuto.La rete verrà addestrata o si allenerà per elaborare quella relazione e fornire un possibile valore di output.Una rete neurale ricorrente è in grado di gestire grandi problemi complessi in cui alcuni valori mancano o corrotti.La sua capacità di apprendere dall'esempio lo rende potente e flessibile e rimuove la necessità di creare un algoritmo per ogni attività specifica.

Le reti neurali ricorrenti possono essere descritte come strumenti di modellazione di dati statistici non lineari.La presenza di circuiti di feedback significa che sono sistemi adattivi, in grado di rispondere al cambiamento.Una rete neurale ricorrente utilizzata nel campo della robotica può consentire a un robot di imparare dall'esperienza, permettendogli di prendere decisioni su quale direzione prendere per raggiungere un obiettivo.Potrebbe anche essere possibile sviluppare la curiosità nei robot rendendolo gratificante concentrarsi su cose imprevedibili, sebbene non completamente casuali.Alcuni scienziati credono che la coscienza stessa sia un processo meccanico e che un giorno potrebbe essere possibile sviluppare una forma consapevole di rete neurale ricorrente, sebbene ciò porterebbe a domande etiche sui diritti di robot e macchine.