Ano ang isang paulit -ulit na neural network?

Ang mga artipisyal na neural network ay mga sistema ng pagproseso ng impormasyon batay sa mga natural na sistema ng nerbiyos tulad ng utak ng tao.Ang mga ito ay binubuo ng maraming mga indibidwal na artipisyal na neuron na magkakaugnay, ay maaaring malutas ang mga problema nang magkasama at may kakayahang matuto.Ang isang paulit -ulit na neural network (RNN) partikular na kahawig ng utak ng tao dahil naglalaman ito ng mga loop ng feedback.Pinapayagan nito ang mga signal na maglakbay kapwa pasulong at paatras, na lumilikha ng isang mas kumplikado at hindi gaanong matatag na sistema.Ang paulit -ulit na neural network ay pabago -bago at, pagkatapos ng bawat pag -input, ang estado ng system ay patuloy na nagbabago hanggang sa maabot nito ang isang balanse.Ang isang artipisyal na paulit -ulit na neural network ay nagbabahagi ng kakayahan ng talino upang malaman ang mga proseso at pag -uugali.Hindi ito posible sa mga pamamaraan ng tradisyonal na pag -aaral ng makina.Karaniwan sa iba pang mga uri ng mga neural network, ang isang paulit -ulit na neural network ay lalo na mahusay sa pagkilala sa mga pattern at mga uso sa spotting.Ang isang bilang ng mga potensyal na paggamit ay natagpuan para sa ganitong uri ng computational model, kabilang ang pagkilala sa sakit mula sa mga medikal na pag -scan, pagmomolde ng mga sistema ng katawan, pagkilala sa pagsasalita at sulat -kamay at pagtataya ng stock market.kung saan ito ay kilala, o malakas na pinaghihinalaang, na mayroong ilang uri ng relasyon sa pagitan ng data input at ang hindi kilalang output.Sanayin ang network, o sanayin ang sarili, upang maisagawa ang relasyon na iyon at magbigay ng isang posibleng halaga ng output.Ang isang paulit -ulit na neural network ay maaaring hawakan ang mga malalaking kumplikadong problema kung saan ang ilang mga halaga ay nawawala o nasira.Ang kakayahang matuto mula sa halimbawa ay ginagawang malakas at nababaluktot, at tinanggal ang pangangailangan na lumikha ng isang algorithm para sa bawat tiyak na gawain.Ang pagkakaroon ng mga loop ng feedback ay nangangahulugan na sila ay mga adaptive system, maaaring tumugon sa pagbabago.Ang isang paulit -ulit na neural network na ginamit sa larangan ng mga robotics ay maaaring paganahin ang isang robot na matuto mula sa karanasan, na pinapayagan itong gumawa ng mga pagpapasya tungkol sa kung aling direksyon ang dapat gawin upang maabot ang isang target.Maaaring posible na bumuo ng pag -usisa sa mga robot sa pamamagitan ng paggawa ng reward na tumuon sa mga bagay na hindi mahuhulaan, kahit na hindi ganap na random.Ang ilang mga siyentipiko ay naniniwala na ang kamalayan mismo ay isang mekanikal na proseso at maaaring posible na bumuo ng isang malay -tao na anyo ng paulit -ulit na neural network sa isang araw, bagaman ito ay hahantong sa mga etikal na katanungan tungkol sa mga karapatan ng mga robot at machine.