Was ist ein rekurrentes Netz?

Ein rekurrentes neuronales Netz (Recurrent Neural Network, RNN) ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das für die Verarbeitung von sequenziellen Daten wie Texten, Audio- und Zeitreihendaten verwendet wird. Im Gegensatz zu Feedforward-Netzwerken, bei denen die Daten nur in eine Richtung durch das Netzwerk fließen, können RNNs Informationen aus früheren Schritten der Sequenz beibehalten und in späteren Schritten wiederverwenden.

Ein RNN besteht aus wiederholenden Einheiten, die als Zellen bezeichnet werden, die eine Art Gedächtnis haben, das es ihnen ermöglicht, Informationen aus früheren Schritten der Sequenz zu speichern. Die Zellen nehmen Eingaben entgegen, verarbeiten sie und geben Ausgaben aus, die an den nächsten Schritt weitergeleitet werden. Die Ausgaben der Zellen werden auch als Zustände bezeichnet, da sie den Zustand des Modells zu einem bestimmten Zeitpunkt darstellen.

Eine wichtige Variante von RNNs ist das sogenannte Long Short-Term Memory (LSTM), das entworfen wurde, um das Problem des Verschwindens oder des Explodierens von Gradienten zu lösen, die bei der Schulung von RNNs auftreten können.

RNNs und LSTMs sind wichtige Werkzeuge für die Verarbeitung von sequenziellen Daten und werden in vielen Anwendungen eingesetzt, darunter Spracherkennung, maschinelle Übersetzung, Vorhersage von Finanzdaten und Vorhersage von Zeitreihen.