Celem rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN) jest efektywne modelowanie danych sekwencyjnych poprzez zachowanie i wykorzystanie informacji z poprzednich etapów sekwencji. W przeciwieństwie do tradycyjnych sieci neuronowych z wyprzedzeniem, które niezależnie przetwarzają dane wejściowe, sieci RNN zaprojektowano tak, aby utrzymywały stan wewnętrzny lub pamięć, umożliwiając im przechwytywanie zależności i relacji czasowych w obrębie danych sekwencyjnych. Dzięki tej możliwości sieci RNN doskonale nadają się do zadań takich jak przewidywanie szeregów czasowych, rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego i innych zastosowań, w których liczy się kontekst i sekwencja.
Celem rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN) jest obsługa danych sekwencyjnych, w których kolejność wejść wpływa na wynik. Sieci RNN osiągają to poprzez włączenie pętli do architektury sieci, umożliwiając im utrzymywanie i aktualizowanie ukrytych stanów w czasie podczas przetwarzania każdego sygnału wejściowego w sekwencji. Ta zdolność do zachowywania pamięci o przeszłych danych wejściowych umożliwia sieciom RNN dokonywanie świadomych przewidywań lub klasyfikacji w oparciu o kontekst historyczny, co czyni je potężnymi narzędziami do zadań obejmujących sekwencyjną analizę i przewidywanie danych.
Nadrzędne cele sieci neuronowych, w tym rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN), skupiają się przede wszystkim na uczeniu się na podstawie danych w celu wykonywania zadań, takich jak klasyfikacja, regresja, rozpoznawanie wzorców i przewidywanie sekwencji. Celem sieci neuronowych jest dokonywanie uogólnień na podstawie danych szkoleniowych w celu dokonywania dokładnych przewidywań na temat niewidocznych lub nowych danych, wykorzystując swoją zdolność do uczenia się złożonych mapowań między danymi wejściowymi i wyjściowymi poprzez iteracyjne dostosowywanie parametrów sieci (wag i odchyleń).
Główne etapy rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN) zazwyczaj obejmują przetwarzanie danych wejściowych, podczas którego dane sekwencyjne są wprowadzane do sieci krok po kroku; obliczenia rekurencyjne, podczas których sieć aktualizuje swój stan ukryty na podstawie bieżącego wejścia i poprzedniego stanu; oraz generowanie wyników, gdzie końcowy stan ukryty jest wykorzystywany do tworzenia prognoz lub klasyfikacji. Etapy te powtarzają się dla każdego kroku sekwencji, umożliwiając RNN skuteczne przechwytywanie zależności i wzorców w danych czasowych.
Sieć RNN, zaprojektowana specjalnie jako rekurencyjna sieć neuronowa, jest powszechnie używana do tłumaczenia maszynowego ze względu na jej zdolność do obsługi sekwencji o zmiennej długości i przechwytywania informacji kontekstowych z poprzednich słów w zdaniu. Tłumaczenie maszynowe polega na konwersji tekstu lub mowy z jednego języka na inny. Jest to zadanie, w którym zrozumienie kontekstu i zasad gramatycznych w zdaniu ma kluczowe znaczenie. RNN przodują w tym, przetwarzając sekwencyjnie tokeny wejściowe i utrzymując pamięć wcześniej widzianych tokenów, umożliwiając im generowanie dokładnych tłumaczeń w oparciu o wyuczone wzorce i struktury językowe. To sprawia, że RNN są szczególnie skuteczne w zadaniach wymagających zrozumienia i generowania języka naturalnego, takich jak tłumaczenie maszynowe i modelowanie języka.