Rekurrentes Neuronales Netz

Als rekurrente bzw. rückgekkoppelte Neuronale Netze bezeichnet man künstliche neuronale Netze, die sich, im Gegensatz zu den sogenannten Feedforward-Netzen wie z. B. Kompetitive Netzen oder Kohonennetzen, durch Rückkopplungen von Neuronen einer Schicht zu anderen Neuronen derselben oder einer vorangegangenen Schicht auszeichnen. So werden zeitlich codierte Informationen in den Daten entdeckt. Beispiele für rekurrente Neuronale Netze sind Elman-Netze, Jordan-Netze, sowie vollständig verschaltete Neuronale Netze.

Weiteres empfehlenswertes Fachwissen

Was ist der richtige Weg, um die Wiederholbarkeit bei Waagen zu überprüfen?

Richtiges Wägen mit Laborwaagen: Die Wägefibel

Wie erhalten Sie Tag für Tag genaue Wägeresultate?

Rekurrente Netze lassen sich unterteilen in neuronale Netze mit:

• direkten Rückkopplungen (engl. direct feedback)
• indirekten Rückkopplungen (engl. indirect feedback)
• seitlichen Rückkoppelungen (engl. lateral feedback)
• vollständigen Verbindungen