Random Neural Network (RNN) är en återkommande neural nätverksmodell inspirerad av det spikande beteendet hos biologiska neuronala nätverk. I motsats till de flesta modeller av artificiella neurala nätverk (ANN) interagerar neuroner i RNN genom probabilistiskt utbyte av excitatoriska och hämmande signaler. Modellen beskrivs av analytiska ekvationer, har en låg komplexitet övervakad inlärningsalgoritm och är en universell approximator för avgränsade kontinuerliga funktioner. RNN har tillämpats inom en rad olika områden, bland annat mönsterigenkänning, klassificering, bildbehandling, kombinationsoptimering och kommunikationssystem. Det har också inspirerat forskningsverksamhet inom modellering av samverkande enheter i olika system såsom köande och genreglerande nätverk. I detta dokument presenteras en genomgång av teori, förlängningsmodeller, inlärningsalgoritmer och tillämpningar av RNN.
RNN har tillämpats inom en mängd olika områden inklusive mönsterigenkänning, klassificering, bildbehandling och kombinatoriska optimerings- och kommunikationssystem REF.
The Random Neural Network: A Survey
{'venue': 'Comput. J.', 'journal': 'Comput. J.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}