Was ist ein Recurrent Neural Network?

Ein Recurrent Neural Network (RNN) ist eine spezielle Art von künstlichem neuronalen Netzwerk, das besonders gut für die Verarbeitung von sequenziellen Daten geeignet ist. Im Gegensatz zu traditionellen neuronalen Netzwerken, die Eingaben unabhängig voneinander verarbeiten, haben RNNs die Fähigkeit, Informationen aus vorherigen Eingaben zu speichern und zu nutzen. Dies geschieht durch Rückkopplungen, die es dem Netzwerk ermöglichen, den Zustand über Zeit zu behalten.

RNNs werden häufig in Anwendungen eingesetzt, die zeitliche Abfolgen oder Sequenzen erfordern, wie zum Beispiel:

- Sprachverarbeitung (z.B. Spracherkennung)
- Textgenerierung (z.B. maschinelles Übersetzen)
- Zeitreihenanalysen (z.B. Vorhersagen von Aktienkursen)

Ein bekanntes Problem von RNNs ist das Vanishing Gradient Problem, das die Lernfähigkeit bei langen Sequenzen beeinträchtigen kann. Um dieses Problem zu umgehen, wurden spezielle Varianten wie Long Short-Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Units (GRU) entwickelt, die eine verbesserte Leistung bei der Verarbeitung langer Abfolgen bieten.