rnn ¿qué significa?

Lo que significa rnn se describe a continuación:

La red neuronal recurrente (RNN) es adecuada para procesar datos de secuencia, como lenguaje natural y series de tiempo. Esto permite a los RNN modelar dependencias a largo plazo en una secuencia y tener en cuenta la información previa al generar resultados.

El nombre en inglés de Recurrent Neural Network es Recurrent Neural Network (RNN). Puede procesar datos de series temporales de cualquier longitud mediante el uso de neuronas con función de autorretroalimentación.

Desventajas:

La información posterior del modelo no se utiliza y la red RNN bidireccional puede optimizar la información posterior del modelo.

Existen dos métodos principales para que RNN calcule gradientes: algoritmos de retropropagación a través del tiempo (BPTT) y aprendizaje recursivo en tiempo real (RTRL).

La solución a la explosión de gradiente: poda de gradiente

La solución a la desaparición de gradiente: agregar dependencia de largo alcance LSTM, la idea básica de GRUGRU: agregar puerta de correlación (Relate Gate) y puerta de actualización ( Update Gate), permitiendo así que la unidad RNN tenga capacidades de memoria.

¿Es la red neuronal recurrente un modelo de peso dinámico?

Sí. El mecanismo de memoria permite que las redes neuronales recurrentes pasen información a través de un mecanismo de retroalimentación temporal, en lugar de simplemente en propagación hacia adelante, utilizando los mismos parámetros de peso en cada paso de tiempo, lo que hace que sus pesos sean persistentes en el tiempo, es decir, los pesos son diferentes pasos de tiempo. **** y manténgalos consistentes. La red neuronal recurrente es una arquitectura de red neuronal que se utiliza principalmente para procesar datos secuenciales o datos relacionados con el tiempo.