Zyklische Neuronale Netze, auch bekannt als Recurrent Neural Networks (RNNs), sind ein Typ von künstlichen neuronalen Netzen, der speziell für die Verarbeitung von sequenziellen Daten konzipiert ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen, bei denen die Datenflüsse in einer Richtung erfolgen, ermöglichen RNNs die Verarbeitung von Informationen in zeitlichen Abfolgen. Dies wird durch sogenannte Rückkopplungen (Feedback-Connections) realisiert, die es dem Netzwerk erlauben, Informationen über mehrere Zeitschritte hinweg zu speichern und zu verarbeiten.
Ein zentraler Vorteil von RNNs ist ihre Fähigkeit, Muster in sequenziellen Daten zu erkennen und vorherzusagen. Dies macht sie besonders geeignet für Anwendungen wie Spracherkennung, maschinelle Übersetzung, Zeitreihenanalyse und die Vorhersage zukünftiger Ereignisse. In der Praxis werden RNNs beispielsweise eingesetzt, um Texte zu generieren, Gesprächsflüsse zu steuern oder finanzielle Trends vorherzusagen.
Die Architektur von RNNs umfasst in der Regel mehrere Schichten, darunter eine oder mehrere versteckte Schichten, die den internen Zustand des Netzwerks speichern. Durch den sogenannten Memory Cell oder Zellzustand kann das Netzwerk Informationen über längere Zeiträume hinweg behalten, was es ermöglicht, komplexe Abhängigkeiten in Daten zu modellieren.
Ein bekanntes Problem bei RNNs ist das sogenannte Vanishing Gradient-Problem, bei dem die Lernrate während des Trainings abnimmt, was die Fähigkeit des Netzwerks, lange Abhängigkeiten zu lernen, einschränkt. Um dieses Problem zu überwinden, wurden erweiterte Architekturen wie Long Short-Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Units (GRU) entwickelt, die bessere Mechanismen zur Verwaltung des internen Zustands bieten.
Zyklische Neuronale Netze sind somit ein wichtiger Bestandteil moderner künstlicher Intelligenz und haben in vielen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Robotik und der Finanzanalyse bedeutende Fortschritte ermöglicht.