1. Fogalom magyarul: rekurrens neurális hálózat

2. Fogalom angolul: recurrent neural network

3. Meghatározás:

A rekurrens neurális hálózat egy olyan típusú mesterséges neurális hálózat, amely kifejezetten szekvenciális adatok feldolgozására lett tervezve. Az általános neurális hálózatoktól abban tér, hogy belső memóriával rendelkezik, ami lehetővé teszi előző állapotok figyelembevételét, és ezáltal az adatok közötti sorrendi összefüggések felismerését. A rekurrens neurális hálózatokban az információ áramlása ciklikus, azaz a hálózat kimenete visszacsatolódik a bemenetére. Ez a visszacsatolás eredményezi az előző lépések információinak megtartását, ami különösen hasznos az olyan alkalmazásoknál, ahol a sorrendiségnek jelentősége van, mint például a beszédfelismerés vagy a szövegfeldolgozás. A sztenderd rekurrens hálózatok számára kihívást jelent az adatok közötti hosszú távú kapcsolatok megtanulása, amit az úgynevezett eltűnő gradiensek problémája okoz. Ennek megoldására fejlesztették ki az LSTM (long short-term memory) architektúrát, ami speciális cellák és kapuk alkalmazásával képes ezt kezelni. A rekurrens neurális hálózatok legfőbb alkalmazási területe a természetes nyelvi feldolgozásában található, például szöveg generálásában, gépi fordításban és vélemény elemzésben. Emellett videók elemzésében, időjárási minták előrejelzésében és más időbeli adatokat feldolgozó alkalmazásokban is nagy szerepet játszanak.

4. Hivatkozások:

• Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.
• https://www.ibm.com/topics/recurrent-neural-networks

5. Megjegyzések:

6. Kulcsszavak:

mesterséges intelligencia, gépi tanulás