Machine learningDeep learning / NLP / CV

شبکه عصبی بازگشتی

یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) دسته‌ای از شبکه‌های عصبی است که برای پردازش داده‌های ترتیبی با حفظ یک حالت پنهان طراحی شده است که اطلاعات را در طول گام‌های زمانی منتقل می‌کند. این شبکه‌ها در شکل مدرن خود توسط روملهارت و همکاران (1986) معرفی شدند و سپس توسط المن (1990) توسعه یافتند. RNNها قبل از ظهور مدل‌های مبتنی بر توجه، معماری غالب برای مدل‌سازی توالی در پردازش زبان طبیعی (NLP)، گفتار و تحلیل سری‌های زمانی بودند.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

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

+15 more

منابع

  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

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Recurrent Neural Network (RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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

ارجاع‌شده در

ScholarGateRecurrent Neural Network (Recurrent Neural Network (RNN)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/deep-learning/recurrent-neural-network · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026