{"id":164683,"date":"2023-12-20T14:46:53","date_gmt":"2023-12-20T13:46:53","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=164683"},"modified":"2023-12-20T15:09:13","modified_gmt":"2023-12-20T14:09:13","slug":"recurrent-neural-network","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network","title":{"rendered":"Recurrent Neural Network (RNN): Was genau ist das?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"164683\" class=\"elementor elementor-164683\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56695c8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"56695c8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-85efb53 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"85efb53\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Hast du Daniel vermisst? Das trifft sich gut, wir n\u00e4mlich auch! Heute beantwortet unser, durch die Data Science Weiterbildung Sch\u00fcler begleitende Experte diese Frage: Wie funktionieren rekurrente neuronale Netze?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e3f8cb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5e3f8cb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Wenn du Fan unseres Blogs bist, wei\u00dft du bereits, was ein neuronales Netz ist (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/perceptron\">falls nicht, z\u00f6gere nicht, diesen Artikel vorher zu lesen<\/a>), aber was bringt das Adjektiv rekurrent zu diesem Modell? In diesem Artikel werden wir uns damit befassen, wie rekursive neuronale Netze, kurz RNN genannt, zu einem klassischen Modell im Deep Learning geworden sind.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c6818b2 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"c6818b2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Kurse<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0f341d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d0f341d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4770057 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4770057\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Einige Anwendungen eines RNN<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-22be81e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"22be81e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"322\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/Sans-titre-1-Recupere-07.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-164823\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/Sans-titre-1-Recupere-07.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/Sans-titre-1-Recupere-07-300x126.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9be551a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9be551a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400;\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">one to many <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">Die RNN erh\u00e4lt <\/span><b>eine einzige Eingabe <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und gibt <\/span><b>mehrere Ausgaben <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">zur\u00fcck,\u00a0<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">das klassische Beispiel f\u00fcr dieses Verfahren ist die Bildunterschrift<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">many to one Man <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">hat mehrere Eingaben und es gibt nur eine Ausgabe. Ein Beispiel f\u00fcr diesen Modus ist die <\/span><b>Gef\u00fchlsanalyse von Texten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dabei wird ein Gef\u00fchl aus einer Gruppe von W\u00f6rtern identifiziert und das Wort bestimmt, das fehlt, um den Satz zu beenden, den du als Eingabe erhalten hast. Um mehr \u00fcber die Gef\u00fchlsanalyse zu erfahren, besuche <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-sentiment-analysis\"><b>diesen Artikel<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/li><\/ul><ul><li style=\"font-weight: 400;\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">many to many <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir mehrere Eingaben nehmen und mehrere Ausgaben erhalten. Wir haben nicht unbedingt die gleiche Anzahl an Input- und Output-Neuronen. Wir k\u00f6nnen hier die \u00dcbersetzung eines Textes nennen, aber wir k\u00f6nnen auch ehrgeizig sein und planen, ein Musikwerk mit seinem Anfang zu beenden.<\/span><\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Perfekt, wir haben gesehen, wie ein RNN funktioniert und wie viele Anwendungen es gibt, aber ist es auch perfekt? Leider hat es einen gro\u00dfen Nachteil, das sogenannte <\/span><b>Kurzzeitged\u00e4chtnis, f\u00fcr das <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">wir ein Beispiel aus dem Bereich TALN (<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Automatische Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">) sehen werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58dcf2a elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"58dcf2a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Kurse<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-245c9fe e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"245c9fe\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a52d317 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a52d317\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Ist der RNN ein Goldfisch?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25d5739 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"25d5739\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nehmen wir den Fall der Satzvervollst\u00e4ndigung.\u00a0<\/span><\/p><p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ich liebe Sushi und werde es in &#8230;<\/span><\/i><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der RNN kann sich das Wort Sushi nicht merken, um Japan vorherzusagen, weil er sich das Wort <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Sushi nicht gemerkt <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">hat. Um es zu schaffen, Japan zu bestimmen, muss der RNN ein st\u00e4rkeres Ged\u00e4chtnis haben. Dies k\u00f6nnen wir erreichen, indem wir die Neuronen komplexer machen.\u00a0 Insbesondere werden wir uns den Fall des <\/span><b>LSTM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Long Short Term Memory<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">) ansehen. Zus\u00e4tzlich zum herk\u00f6mmlichen versteckten Zustand <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">h_t <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">werden wir einen zweiten Zustand namens <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">c_t<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> hinzuf\u00fcgen. Hier steht <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">h_t <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">f\u00fcr das <\/span><b>Kurzzeitged\u00e4chtnis <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">des Neurons und <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">c_t f\u00fcr <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">das <\/span><b>Langzeitged\u00e4chtnis<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" data-sheets-root=\"1\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was genau ist ein Deep Neural Network?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was genau ist ein Deep Neural Network?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Graph Neural Networks (GNN): Was ist das? &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/graph-neural-networks-gnn-was-ist-das\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/graph-neural-networks-gnn-was-ist-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Graph Neural Networks (GNN): Was ist das? <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Neuronale Netze &amp; Automatische Suche nach neuronaler Architektur: Unser Leitfaden &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-automatische-suche-nach-neuronaler-architektur-unser-leitfaden\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-automatische-suche-nach-neuronaler-architektur-unser-leitfaden\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Neuronale Netze &amp; Automatische Suche nach neuronaler Architektur: Unser Leitfaden <\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p>\u00a0<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wir wollen hier nicht auf die technischen \u00dcberlegungen zu diesem erschreckenden Schema eingehen. Das Wichtigste ist, dass wir eine viel komplexere Zelle haben, die es uns erm\u00f6glicht, das Speicherproblem zu l\u00f6sen. Mit dem LSTM lassen wir h_t und c_t durch <\/span><b>Gatter <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">laufen, von denen es vier gibt.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das erste Tor entfernt unn\u00f6tige Informationen, es ist das <\/span><b>forget gate<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das zweite Tor, speichert die neue Information, das <\/span><b>store gate<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das dritte Tor aktualisiert die Informationen, die wir dem RNN geben werden, mit dem Ergebnis des forget gate und des store gate, es ist das <\/span><b>update gate<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das letzte Tor (<\/span><b>output gate<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) gibt uns <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">y_t <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">und <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">h_t<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser langwierige Prozess erm\u00f6glicht es uns, die Informationen zu kontrollieren, die wir im Laufe der Zeit aufbewahren und weitergeben.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Der RNN kann dank seiner Lernf\u00e4higkeit herausfinden, was er behalten und was er vergessen sollte. <\/span><b>LSTM (<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Long Short Term Memory) ist nicht einzigartig, wir k\u00f6nnen auch <\/span><b>GRU (<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Gated Recurrent Unit) verwenden, nur die Architektur der Zelle \u00e4ndert sich.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Fassen wir nun zusammen, was wir gesehen haben. RNNs sind eine besondere Art von neuronalen Netzen, die es erm\u00f6glichen, Daten zu verarbeiten, die nicht <\/span><b>unabh\u00e4ngig <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">sind und keine <\/span><b>feste Gr\u00f6\u00dfe <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">haben. Dennoch sind Standard-RNNs durch das Problem des <\/span><b>Kurzspeichers <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ziemlich eingeschr\u00e4nkt, das wir durch die Verwendung komplexerer Zellen wie <\/span><b>LSTM <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">oder <\/span><b>GRU <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">l\u00f6sen k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt eine Parallele zu einem anderen System neuronaler Netze: <\/span><b>Convolutive Neuronal Networks (<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">CNN). CNNs sind daf\u00fcr bekannt, dass sie <\/span><b>r\u00e4umliche Informationen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">teilen, w\u00e4hrend RNNs <\/span><b>zeitliche Informationen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">teilen. Du kannst mehr \u00fcber CNNs in <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/convolutional-neural-network\"><b>diesem Artikel<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> erfahren. Wenn du RNNs in der Praxis anwenden m\u00f6chtest, kannst du an unserem Data Scientist-Kurs teilnehmen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33c4118 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"33c4118\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Erfahre mehr \u00fcber unsere Ausbildung zum Data Scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-838509d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"838509d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c2dd0a elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"8c2dd0a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Recurrent Neural Network\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Bevor wir ein RNN erl\u00e4utern, wollen wir uns auf einen Ball konzentrieren. Bei Machine Learning kommt es h\u00e4ufig vor, dass man die Flugbahn eines beweglichen Objekts vorhersagen will. Wie Abbildung 1 zeigt, kann der Ball vom Startpunkt aus in alle m\u00f6glichen Richtungen laufen. Wie k\u00f6nnen wir wissen, welche Bewegung der Ball als N\u00e4chstes macht?\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Ist der RNN ein Goldfisch?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Der RNN kann sich das Wort Sushi nicht merken, um Japan vorherzusagen, weil er sich das Wort Sushi nicht gemerkt hat. Um es zu schaffen, Japan zu bestimmen, muss der RNN ein st\u00e4rkeres Ged\u00e4chtnis haben. Dies k\u00f6nnen wir erreichen, indem wir die Neuronen komplexer machen.\u00a0 Insbesondere werden wir uns den Fall des LSTM(Long Short Term Memory) ansehen. Zus\u00e4tzlich zum herk\u00f6mmlichen versteckten Zustand h_t werden wir einen zweiten Zustand namens c_t hinzuf\u00fcgen. Hier steht h_t f\u00fcr das Kurzzeitged\u00e4chtnis des Neurons und c_t f\u00fcr das Langzeitged\u00e4chtnis.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hast du Daniel vermisst? Das trifft sich gut, wir n\u00e4mlich auch! Heute beantwortet unser, durch die Data Science Weiterbildung Sch\u00fcler begleitende Experte diese Frage: Wie funktionieren rekurrente neuronale Netze? 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