पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क
एक पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क (RNN) तंत्रिका नेटवर्क का एक वर्ग है जिसे अनुक्रमिक डेटा को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो समय चरणों में जानकारी ले जाने वाली छिपी हुई स्थिति को बनाए रखता है। इसे इसके आधुनिक रूप में Rumelhart et al. (1986) द्वारा प्रस्तुत किया गया और Elman (1990) द्वारा इसे और आकार दिया गया, RNNs ध्यान-आधारित मॉडल के उदय से पहले NLP, भाषण और समय-श्रृंखला विश्लेषण में अनुक्रम मॉडलिंग के लिए प्रमुख वास्तुकला बन गए।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Recurrent Neural Network (RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/recurrent-neural-network
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