再発性ニューラルネットワークとは何ですか？

hural人工ニューラルネットワークは、人間の脳などの自然な神経系に基づく情報処理システムです。それらは、相互接続された多くの個々の人工ニューロンで構成され、問題を解決し、学習する能力を持つことができます。再発性ニューラルネットワーク（RNN）は、フィードバックループが含まれているため、特に人間の脳に似ています。これらにより、信号は前後に移動し、より複雑で安定しないシステムを作成できます。再発性ニューラルネットワークは動的であり、各入力の後、システムの状態は平衡に達するまで継続的に変化します。人工的な再発性ニューラルネットワークは、プロセスと行動を学ぶ脳能力を共有しています。これは、従来の機械学習の方法では不可能です。他のタイプのニューラルネットワークと共通して、再発性ニューラルネットワークは、パターンを認識し、トレンドを見つけるのに特に優れています。この種の計算モデルでは、医療スキャンからの疾患の認識、ボディシステムのモデリング、音声および手書きの認識、株式市場の予測など、多くの潜在的な用途が見つかりました。データ入力と未知の出力の間に何らかの関係があることが知られている、または強く疑われている。ネットワークは、その関係を解決し、可能な出力値を提供するために、トレーニングされるか、それ自体を訓練します。再発性ニューラルネットワークは、一部の値が欠落または破損している大きな複雑な問題を処理することができます。例から学習する能力は、それを強力で柔軟にし、特定のタスクごとにアルゴリズムを作成する必要性を削除します。フィードバックループの存在は、それらが適応システムであり、変化に応答できることを意味します。ロボット工学の分野で使用される再発性ニューラルネットワークにより、ロボットは経験から学習できるようになり、ターゲットに到達するためにどの方向に進むかを決定することができます。完全にランダムではありませんが、予測不可能なものに焦点を合わせることをやりがすことによって、ロボットの好奇心を開発することさえ可能かもしれません。一部の科学者は、意識自体が機械的なプロセスであり、いつか再発性ニューラルネットワークの意識的な形を開発することが可能であると信じていますが、これはロボットと機械の権利に関する倫理的な質問につながるでしょう。