Rekurrente Netze sind dadurch gekennzeichnet, dass Rückkopplungen von Neuronen einer Schicht, zu anderen Neuronen derselben oder einer vorangegangenen Schicht existieren.
Die rückgekoppelte Informationsverarbeitung ist durch einen ungerichteten Informationsfluss gekennzeichnet, der durch Rückkopplungen zwischen den Verarbeitungseinheiten entsteht. Die Rückkopplungen basieren auf bidirektionalen Verbindungen zwischen den Einheiten innerhalb einer Schicht, unidirektionalen Verbindungen eines Perzeptrons mit sich selbst oder bidirektionalen Verbindungen zwischen Perzeptronen einer gelagerten mit Perzeptronen einer vorgeschalteten Schicht.
Netze mit direkten Rückkopplungen
Direkte Rückkopplung
In Netzen mit direkten Rückkopplungen (direct feedback) existieren Verbindungen der Neuronen von ihrer Ausgabe zurück zu ihrer Eingabe. Dies verstärkt oder schwächt die eigene Aktivität ab, was zur Folge hat, dass Neuronen Grenzzustände ihrer Aktivität annehmen.
Netze mit indirekten Rückkopplungen
Indirekte Rückkopplung
Netze mit indirekten Rückkopplungen (indirect feedback) bezeichnen Netze, welche eine Rückkopplung von Neuronen höherer Ebenen zu Neuronen niederer Ebenen besitzen. Somit ist eine Aufmerksamkeitssteuerung auf bestimmte Bereiche von Eingangsneuronen möglich.
Netze mit Rückkopplungen innerhalb einer Schicht
Laterale Rückkopplung
Netze mit Rückkopplungen innerhalb einer Schicht (lateral feedback) besitzen innerhalb der gleichen Schicht hemmende Verbindungen zwischen den Neuronen, was Anwendung findet, wenn nur ein Neuron einer Gruppe aktiv werden soll. Das Neuron mit der stärksten Aktivierung hemmt die anderen Neuronen.
Vollständig verbundene Netze (ohne feedback)
Vollständig verbundes Netz ohne direct feedback
Die vollständig verbundenen Netze besitzen Verbindungen zwischen allen Neuronen.
Weiter zu » Lernverfahren