โครงข่ายประสาทแบบเวียนซ้ำ

โครงข่ายประสาทแบบเวียนซ้ำ (recurrent neural network; RNN) เป็นรูปแบบหนึ่งของโครงข่ายประสาทเทียม ที่ภายในโครงสร้างมีการเวียนซ้ำอยู่ภายใน"If a network has one or more cycles, that is, if it is possible to follow a path from a unit back to itself, then the network is referred to as recurrent." Jordan, M.I. (1986). Serial order: A parallel distributed processing approach. (Tech. Rep. No. 8604). San Diego: University of California, Institute for Cognitive Science. มักใช้สำหรับการจัดการกับข้อมูลอนุกรมเวลา

 ภาพรวม 
โครงข่ายประสาทเทียมแบบดั้งเดิมเป็นโครงข่ายที่ค่าที่ป้อนเข้าจะเคลื่อนไปยังหน่วยที่อยู่ถัดไปโดยไม่มีการย้อนกลับมายังหน่วยเดิม เรียกว่าเป็นโครงข่ายประสาทแบบป้อนไปข้างหน้า ในทางกลับกัน โครงข่ายประสาทแบบวนซ้ำนั้นจะมีวงจรอยู่ภายใน กล่าวคือข้อมูลที่ออกจากหน่วยหนึ่งถูกป้อนเข้าให้หน่วยเดิมอีกครั้ง

โครงข่ายประสาทแบบวนซ้ำสามารถใช้สถานะภายใน (หน่วยความจำ) เพื่อประมวลผลลำดับค่าป้อนเข้าใด ๆ ซึ่งทำให้สามารถแสดงพฤติกรรมที่เปลี่ยนไปตามเวลาสำหรับอนุกรมเวลาได้ ซึ่งทำให้สามารถนำไปใช้กับปัญหาต่าง ๆ เช่น การรู้จำลายมือเขียน ซึ่งเชื่อมต่อกันอย่างไม่มีการแบ่งแยก และการรู้จำคำพูด

 อ้างอิง 

หมวดหมู่:โครงข่ายประสาทเทียม
หมวดหมู่:ปัญญาประดิษฐ์