Redes Neurais Recorrentes (RNN)

Definição Básica

Tipo de rede neural especializada em processar dados sequenciais, onde as informações de entrada são passadas de uma etapa para a próxima.

Definição Detalhada

Redes Neurais Recorrentes (RNN) são um tipo de arquitetura neural em que as conexões entre os neurônios formam ciclos, permitindo que a rede armazene informações ao longo de uma sequência de entradas. Isso as torna ideais para tarefas como previsão de séries temporais e processamento de linguagem natural. As RNNs têm limitações em capturar dependências longas, mas extensões como LSTM e GRU foram desenvolvidas para mitigar essas limitações.

Exemplos Práticos

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

# Define um modelo RNN simples

model = Sequential([

SimpleRNN(50, input_shape=(timesteps, features)),

Dense(1)

])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

Redes Neurais Recorrentes (RNN)

Imagens Ilustrativas

Definição Básica

Definição Detalhada

Exemplos Práticos