Какая из нижеперечисленных нейронных сетей есть сеть с обратными связями? - коротко
Нейронная сеть с обратными связями называется рекуррентной нейронной сетью (RNN).
Какая из нижеперечисленных нейронных сетей есть сеть с обратными связями? - развернуто
Нейронные сети можно классифицировать по многим признакам, одним из которых является наличие или отсутствие обратных связей. Обратная связь в нейронной сети означает, что выходные сигналы могут возвращаться к входам, создавая циклический процесс обучения и корректировки. Это позволяет сети адаптироваться и улучшать свои предсказания на основе обратной связи.
Одним из примеров нейронных сетей с обратными связями является рекуррентная нейронная сеть (RNN). В RNN выходные сигналы могут быть использованы для корректировки внутреннего состояния сети, что позволяет ей учитывать контекст и зависимости между последовательностями данных. Это делает RNN особенно полезными для задач, связанных с временными рядами, такими как обработка естественного языка и прогнозирование временных рядов.
Еще один пример - это сеть с долгой краткосрочной памятью (LSTM). LSTM является вариантом RNN, который специально разработан для преодоления проблемы исчезающей градиентной проблемы, которая затрудняет обучение длинных последовательностей данных. LSTM использует специальные механизмы, такие как входные, выходные и забывающие ворота, чтобы управлять потоком информации через временные слои, что позволяет сети эффективно обрабатывать и запоминать длинные последовательности данных.
Таким образом, рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) являются примерами нейронных сетей с обратными связями, которые способствуют улучшению их способности адаптироваться и учитывать контекст в обработке данных.