Le RÉSEAU RÉCURRENT NEURONAL (RNN) est un type de RÉASEau neuronal Artificiel Où les connexions Entre Les Nœuds Forment un Graphe Orienti le Long d'Unse Séquence Tempetlle. Cela lui Permet de Présenter un comporter dynamique temporel, ce qui rend adapté aux tâches impliquant des Donnés sequentilles.
Dans les Réseaux de Neurones, Rnn Fait Référence à un un Classe de Modèles Conçus pour Reconnonnai des Modèles dans les séections de Données, te dit des chronologiques de la parole ou de la parole ou de la parole ou du Texte. Les rnn peuvent trailter des entrées de différentes longueurs en maintenant un éTat cache qui capture les informations des étapes precédents de la séquence.
RNN signifie réécurrent neuronal de RÉASEAU. Il a rencontré L'Accent sur la Capacité du RÉASEA à Gérer des Séquéces par des Connexions «Récurrentes» Qui revivennent en boucle dans le RÉASEAU.
Les Rnn Sont Appliqués dans Divers Domaines Tels Que la modélisation linguistique, La Traduction Automatique, La Reconnaissance Vocale et La Prédiction de Séries Chronologiques. Ils Sont particulèment utiles verse les tâches où le contexte des entrées precédentes influence la sorttie actullelle.
Le RÉESAIR RNN DE BASE SE COMPOSE D'UNE COUCHE DE Neurones Où la Sortie de Chaque Neurone à Chaque Pas de Temps est Réinjectee dans le RÉESAIA AVEC L'ENTREEE SUIVANTE. Cette boucle de rétroaction permet au réseau de maintenir un étér cache qui transporte les informations des entrées precédentes, lui permettant ainssi de trauter des séquences de donnees.