ScholarGate
المساعد
Machine learningDeep learning / NLP / CV

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.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+15 more

المصادر

  1. Elman, J. L. (1990). Finding structure in time. Cognitive Science, 14(2), 179–211. DOI: 10.1207/s15516709cog1402_1
  2. 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.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateRecurrent Neural Network (Recurrent Neural Network (RNN)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/recurrent-neural-network · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026