Wat is een terugkerend neuraal netwerk?

Kunstmatige neurale netwerken zijn informatieverwerkingssystemen op basis van natuurlijke zenuwstelsels zoals het menselijk brein.Ze bestaan uit veel individuele kunstmatige neuronen die met elkaar zijn verbonden, kunnen problemen samen oplossen en kunnen leren.Een terugkerend neuraal netwerk (RNN) lijkt vooral op het menselijk brein omdat het feedbacklussen bevat.Hiermee kunnen signalen zowel vooruit als achteruit reizen, waardoor een complexer en minder stabiel systeem ontstaat.Het terugkerende neurale netwerk is dynamisch en na elke invoer verandert de toestand van het systeem voortdurend totdat het een evenwicht bereikt.

Menselijke hersenen kunnen worden omschreven als biologische terugkerende neurale netwerken.Een kunstmatig terugkerend neuraal netwerk deelt het vermogen van de hersenen om processen en gedragingen te leren.Dit is niet mogelijk met methoden van traditionele machine learning.Net als andere soorten neurale netwerken is een terugkerend neuraal netwerk vooral goed in het herkennen van patronen en het spotten van trends.Er is een aantal potentiële toepassingen gevonden voor dit soort rekenmodel, waaronder het herkennen van ziekten van medische scans, het modelleren van lichaamssystemen, spraak- en handschriftherkenning en beursvoorspelling.

Typisch zal een terugkerend neuraal netwerk worden gebruikt om een probleem op te lossenwaarin het bekend is, of sterk vermoedelijk, dat er een soort relatie is tussen de gegevensinvoer en de onbekende uitvoer.Het netwerk zal worden getraind of zal zichzelf trainen, om die relatie uit te werken en een mogelijke uitvoerwaarde te bieden.Een terugkerend neuraal netwerk is in staat om grote complexe problemen aan te pakken waarbij sommige waarden ontbreken of beschadigd zijn.Het vermogen om van voorbeeld te leren, maakt het krachtig en flexibel en verwijdert de noodzaak om een algoritme voor elke specifieke taak te maken.

Terugkerende neurale netwerken kunnen worden omschreven als niet-lineaire statistische datamodelleringstools.De aanwezigheid van feedbacklussen betekent dat ze adaptieve systemen zijn, in staat om op verandering te reageren.Een terugkerend neuraal netwerk dat op het gebied van robotica wordt gebruikt, kan een robot uit ervaring kunnen leren, waardoor het beslissingen kan nemen over welke richting te nemen om een doelwit te bereiken.Het kan zelfs mogelijk zijn om nieuwsgierigheid in robots te ontwikkelen door het lonend te maken om zich te concentreren op dingen die onvoorspelbaar zijn, hoewel niet volledig willekeurig.Sommige wetenschappers geloven dat bewustzijn zelf een mechanisch proces is en dat het mogelijk is om op een dag een bewuste vorm van terugkerend neuraal netwerk te ontwikkelen, hoewel dit zou leiden tot ethische vragen over de rechten van robots en machines.