Просмотр исходного текста страницы Recurrent neural network

'''Рекуррентные нейронные сети''' (англ. Recurrent neural network; RNN) — вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь. При этом под обратной связью подразумевается связь от логически более удалённого элемента к менее удалённому. Наличие обратных связей позволяет запоминать и воспроизводить целые последовательности реакций на один стимул. С точки зрения программирования в таких сетях появляется аналог циклического выполнения, а с точки зрения систем — такая сеть эквивалентна конечному автомату. Такие особенности потенциально предоставляют множество возможностей для моделирования биологических нейронных сетей. Однако большинство возможностей на данный момент плохо изучены в связи с возможностью построения разнообразных архитектур и сложностью их анализа.

== Recurrent neural network architectures ==

# [[Fully recurrent network]]
# [[Recursive neural networks]]
# [[Hopfield network]]
# [[Simple recurrent neural network|Elman networks (Simple recurrent neural network)]] and [[Jordan networks]]
# [[Echo state network]]
# [[Neural history compressor]]
# [[Long short-term memory]]
# [[Gated recurrent unit]]
# [[Bi-directional RNN]]
# [[Continuous-time RNN]]
# [[Hierarchical RNN]]
# [[Recurrent multilayer perceptron]]
# [[Second order RNN]]
# [[Multiple timescales recurrent neural network (MTRNN) model]]
# [[Pollack's sequential cascaded networks]]
# [[Neural Turing machines]]
# [[Neural network pushdown automata]]
# [[Bidirectional associative memory]]

== Материалы и ссылки ==
# https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network
# https://ru.wikipedia.org/wiki/Рекуррентная_нейронная_сеть


[[Category: Artificial neural networks‎]]
[[Category: Dynamic neural network‎s]]
[[Category: Recurrent neural networks]]