Читать книгу Нейросети - - Страница 5

Рекуррентные нейронные сети (РНС) – это тип искусственных нейронных сетей, предназначенных для обработки последовательных данных. В отличие от нейронных сетей с прямой передачей, РНС имеют контур обратной связи, который позволяет передавать информацию от одного шага последовательности к следующему. Этот контур обратной связи позволяет сети сохранять память о предыдущих входах и производить выходы, которые зависят не только от текущего входа, но и от предыдущих входов.

Архитектура типичной РНС состоит из входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. Однако, в отличие от нейронных сетей с прямой передачей, скрытый слой в RNN разработан таким образом, чтобы принимать входные данные не только от предыдущего слоя, но и от предыдущего временного шага. Это позволяет сети сохранять состояние или память о предыдущих входах,, что может быть полезно для таких задач, как предсказание следующего слова в предложении или следующего значения во временном ряду.

РНС обучаются с помощью обратного распространения во времени, что является расширением алгоритма обратного распространения, используемого в фидфорвардных нейронных сетях. Он предполагает вычисление градиента функции потерь относительно весов на каждом временном шаге, а затем обновление весов с помощью алгоритма оптимизации.

Одной из проблем РНС является проблема исчезающих и взрывающихся градиентов, которые могут возникать, когда градиенты в сети становятся слишком маленькими или слишком большими. Это может затруднить обучение глубоких РНС с большим количеством слоев. Для решения этой проблемы было разработано несколько разновидностей РНС, таких как сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) и управляемые рекуррентные блоки (GRU), которые предназначены для лучшей обработки долгосрочных зависимостей в последовательных данных.

РНС находят широкое применение, в частности, в обработке естественного языка, распознавании речи, создании подписей к изображениям, прогнозировании цен на акции. Они особенно хорошо подходят для задач, в которых используются последовательные или временные данные, где выход зависит не только от текущего входа, но и от предыдущих входов.