O termo “recorrente” em rede neural recorrente (RNN) refere-se à capacidade dessas redes neurais de realizar processamento sequencial em dados de entrada. Ao contrário das redes neurais feedforward tradicionais, que processam dados em uma sequência fixa da entrada à saída, as RNNs podem manter uma memória de entradas anteriores por meio de estados ocultos. Essa memória permite que RNNs capturem dependências temporais em dados sequenciais, tornando-os adequados para tarefas como previsão de séries temporais, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.
Uma rede neural recorrente (RNN) é um tipo de rede neural artificial projetada para processar dados sequenciais. Consiste em unidades de redes neurais organizadas em camadas, onde cada unidade mantém uma memória ou estado que captura informações sobre entradas anteriores. Isso permite que as RNNs aprendam padrões e relacionamentos em dados sequenciais, aplicando recursivamente o mesmo conjunto de pesos a cada entrada na sequência. As conexões recorrentes dentro das RNNs permitem que elas manipulem sequências de comprimento variável e modelem dependências ao longo do tempo, tornando-as ferramentas poderosas para tarefas que requerem modelagem temporal.
Uma camada recorrente em uma rede neural refere-se a um tipo específico de camada projetada para incorporar conexões recorrentes entre suas unidades. Essas conexões permitem que a camada mantenha uma memória de entradas anteriores e propague informações através de intervalos de tempo dentro de dados sequenciais. Tipos comuns de camadas recorrentes incluem SimpleRNN, LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit), cada uma oferecendo mecanismos diferentes para enfrentar desafios como desaparecimento de gradientes e captura de dependências de longo prazo.
Os termos “recorrente” e “recursivo” referem-se a diferentes conceitos em redes neurais. Redes neurais recorrentes (RNNs) usam conexões recorrentes para manter a memória ao longo do tempo em dados sequenciais, permitindo-lhes lidar com tarefas como previsão de séries temporais e processamento de linguagem natural. As redes neurais recursivas (RvNNs), por outro lado, são estruturadas hierarquicamente, com os nós aplicando recursivamente a mesma operação aos seus nós filhos. RvNNs são comumente usados em tarefas que envolvem estruturas de dados hierárquicas ou semelhantes a árvores, como análise sintática e de sentimento de sentenças estruturadas como árvores sintáticas.
A convolução recorrente refere-se a uma arquitetura de rede neural híbrida que combina redes neurais recorrentes (RNNs) com redes neurais convolucionais (CNNs). Esta abordagem visa aproveitar os pontos fortes de ambas as arquiteturas: CNNs para extração de características espaciais e RNNs para modelagem sequencial. Na convolução recorrente, as camadas convolucionais são normalmente usadas para extrair recursos espaciais de dados de entrada, como imagens ou séries temporais, enquanto as camadas recorrentes processam esses recursos ao longo do tempo ou da sequência. Esta arquitetura híbrida é particularmente eficaz para tarefas que requerem modelagem de contexto espacial e temporal, como análise de vídeo, reconhecimento de ação e reconhecimento de fala.