الشبكة العصبية المتكررة
الشبكة العصبية المتكررة (RNN) هي فئة من الشبكات العصبية المصممة لمعالجة البيانات التسلسلية عن طريق الاحتفاظ بحالة مخفية تحمل المعلومات عبر خطوات زمنية. تم تقديمها في شكلها الحديث بواسطة Rumelhart وآخرون (1986) وشُكّلت بشكل أكبر بواسطة Elman (1990)، وأصبحت الشبكات العصبية المتكررة هي البنية المهيمنة لنمذجة التسلسل في معالجة اللغات الطبيعية، والكلام، وتحليل السلاسل الزمنية قبل ظهور النماذج القائمة على الانتباه.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
المصادر
- Elman, J. L. (1990). Finding structure in time. Cognitive Science, 14(2), 179–211. DOI: 10.1207/s15516709cog1402_1 ↗
- Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533–536. DOI: 10.1038/323533a0 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Recurrent Neural Network (RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/recurrent-neural-network
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تصنيف قائم على BERTالتعلم العميق↔ compare
- وحدة البوابات المتكررة (GRU)التعلم العميق↔ compare
- الذاكرة طويلة قصيرة المدى (LSTM)التعلم العميق↔ compare