Rekurrente neuronale Netze

Was sind rekurrente neuronale Netze?

In der Welt der Künstlichen Intelligenz spielen rekurrente neuronale Netze, kurz RNNs, eine wichtige Rolle. Anders als herkömmliche neuronale Netzwerke haben RNNs die Fähigkeit, Informationen über die Zeit hinweg zu behalten. Dies liegt daran, dass sie Schleifen haben, die ihnen erlauben, Informationen von früheren Eingaben zu erhalten.

Funktionsweise von rekurrenten neuronalen Netzen

Ein neuronales Netz wird als "rekurrent" bezeichnet, wenn es Anschlüsse hat, die in der Lage sind, über die Zeit zurück zu gehen. Hierbei fließt die Information in Form von Daten nicht nur vorwärts (wie bei gewöhnlichen neuronalen Netzen), sondern auch rückwärts. Das ermöglicht es rekurrenten neuronalen Netzen, "Erinnerungen" an vorherige Eingaben zu bewahren und so Sequenzen zu lernen.

Warum sind rekurrente neuronale Netze wichtig?

Rekurrente neuronale Netze sind besonders nützlich für das Lernen von sequenziellen Daten, solchen, die in einer bestimmten Reihenfolge auftreten. Das kann Text in einer natürlichen Sprache sein, eine Zeitreihe von Aktienkursen oder auch Audio- und Videosignale. Dank der "Erinnerungsfunktion" können RNNs Muster in diesen Daten erkennen und Vorhersagen für zukünftige Datenpunkte machen.

Anwendungen von rekurrenten neuronalen Netzen in der Künstlichen Intelligenz

RNNs treten in verschiedensten Bereichen auf, wo sequenzielle Daten eine Rolle spielen. Sie dienen oft als Basis für Spracherkennungssysteme und automatische Übersetzungsdienste. Sie werden auch in der Textgenerierung eingesetzt, zum Beispiel um Chatbots zu trainieren. In der Finanzwelt helfen sie, Preisbewegungen an Aktienmärkten zu prognostizieren.