Recurrent Neural Network (RNN) adalah arsitektur jaringan syaraf tiruan yang dirancang untuk menangani data berurutan, seperti teks, audio, atau deret waktu. Keunggulan utama RNN adalah kemampuannya untuk mempertahankan informasi dari langkah-langkah sebelumnya dalam urutan data.
Struktur dan Mekanisme RNN
Berbeda dengan jaringan feedforward, RNN memiliki loop internal yang memungkinkan informasi mengalir dari satu langkah ke langkah berikutnya. Hal ini membuat RNN sangat cocok untuk menangani data yang memiliki dependensi temporal.
Aplikasi RNN
RNN banyak digunakan dalam pengenalan suara, penerjemahan mesin, analisis sentimen, dan prediksi deret waktu. Dengan kemampuannya mengingat konteks, RNN unggul dalam tugas-tugas pemrosesan bahasa alami.
Variasi dan Pengembangan Lanjut
Untuk mengatasi masalah seperti vanishing gradient, dikembangkan varian RNN seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU) yang mampu menangani dependensi jangka panjang secara lebih efektif.