Ang paulit-ulit na neural network (RNN) ay isang uri ng neural network na idinisenyo upang makilala ang mga pattern sa sequential data, gaya ng data ng wika, pagsasalita, at time series. Gumagamit ang mga RNN ng feedback loops na nagpapahintulot sa impormasyon na maipasa mula sa isang hakbang ng sequence patungo sa susunod, na nagpapahintulot sa network na matandaan ang mga nakaraang input at matuto ng temporal na mga dependency. Ginagawa nitong epektibo ang mga RNN sa pagmomodelo at paghula ng data na nakasalalay sa oras, at ginamit ang mga ito sa malawak na hanay ng mga application, kabilang ang natural na pagpoproseso ng wika, pagkilala sa pagsasalita, at pag-caption ng larawan.
Petsa ng publikasyon: