Återkommande neurala nätverk (RNN) är kapabla att lära funktioner och långsiktiga beroenden från sekventiella och tidsserie data. RNN:erna har en hög med icke-linjära enheter där minst en förbindelse mellan enheterna bildar en riktad cykel. En välutbildad RNN kan modellera alla dynamiska system; dock är utbildning RNNs mest plågas av problem med att lära sig långsiktiga beroenden. I detta dokument presenterar vi en undersökning om RNN och flera nya framsteg för nykomlingar och yrkesverksamma inom området. Grunderna och de senaste framstegen förklaras och forskningsutmaningarna introduceras.
Nyligen genomförda utvärderingar av återkommande neurala nätverk REF visar den liknande trenden för att lära sig långsiktiga beroenden i sekventiella bilder (video) och tidsseriedata.
Recent Advances in Recurrent Neural Networks
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}