Jaringan Saraf Recurrent (RNN)

Jaringan saraf recurrent atau RNN (Recurrent Neural Network) adalah salah satu arsitektur jaringan saraf tiruan yang dirancang untuk memproses data berurutan, seperti teks, audio, atau sinyal waktu. Berbeda dengan jaringan feedforward, RNN memiliki koneksi umpan balik yang memungkinkan informasi dari output sebelumnya mempengaruhi input berikutnya.

Struktur dan Cara Kerja

Pada RNN, setiap neuron tidak hanya menerima input dari lapisan sebelumnya, tetapi juga dari dirinya sendiri pada waktu sebelumnya. Hal ini memungkinkan RNN untuk memiliki memori internal dan belajar dari rangkaian data.

Kelebihan dan Keterbatasan

RNN sangat efektif untuk tugas seperti pemodelan bahasa, penerjemahan otomatis, dan prediksi deret waktu. Namun, mereka juga rentan terhadap masalah vanishing gradient dan exploding gradient saat memproses urutan panjang.

Perkembangan Lanjut

Untuk mengatasi keterbatasan RNN, dikembangkanlah arsitektur seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU) yang lebih efektif dalam menangani dependensi jangka panjang.