Mạng thần kinh hồi quy (RNN) là một loại mạng thần kinh được thiết kế để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như ngôn ngữ, lời nói và dữ liệu chuỗi thời gian. RNN sử dụng các vòng phản hồi cho phép thông tin được truyền từ bước này sang bước tiếp theo, cho phép mạng ghi nhớ các đầu vào trước đó và tìm hiểu các phụ thuộc tạm thời. Điều này làm cho RNN hiệu quả trong việc mô hình hóa và dự đoán dữ liệu phụ thuộc vào thời gian và chúng đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và chú thích hình ảnh.
Ngày xuất bản: