Recurrent Neural Networls (RNNs) sind eine leistungsfähige und weit verbreitete Klasse neuronaler Netzwerkarchitekturen zur Modellierung von Sequenzdaten. Die Grundidee hinter RNN-Modellen ist, dass jedes neue Element in der Sequenz neue Informationen liefert, die den aktuellen Zustand des Modells aktualisieren.
Die Bedeutung von Sequenzdaten
Diese fundamentale Struktur wird in vielen Datensätzen und in allen Bereichen verwendet.Anwendungsfälle
NLP
Eine interessante Anwendung ist National-Languange-Processing (NLP). Es gibt viele Beispiele im Internet, bei denen RNNs für die Sprachmodellierung verwendet werden. Diese Sprachmodelle können beispielsweise eine große Menge von Shakespeare-Gedichten aufnehmen und nach dem Training dieser Modelle können sie ihre eigenen Shakespeare-Gedichte erzeugen, die sehr schwer von Originalen zu unterscheiden sind!
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Maschinenübersetzungen
Eine weitere erstaunliche Anwendung von RNNs ist die maschinelle Übersetzung. Zwei gleichzeitig trainierte RNNs werden verwendet. Im Netzwerk sind der Input Paare von Sätzen in verschiedenen Sprachen. Man kann das Netz mit einem englischen Satz gepaart mit der französischen Übersetzung trainieren. Mit einer ausreichend großen Menge an Trainingsdaten kann man dem Netzwerk einen englischen Satz geben und er wird ins Französische übersetzt. Dieses Modell wird "Sequence-2-Sequence Modell" oder "Encoder-Decoder Modell" genannt.