Playground AI

Eksperymentuj z algorytmami AI bezpośrednio w przeglądarce.

RNN — sekwencje

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) przetwarzają dane sekwencyjne, zachowując „pamięć" poprzednich kroków w ukrytym stanie. W każdym kroku sieć łączy nowe wejście z dotychczasową pamięcią, tworząc zaktualizowany stan ukryty. Dzięki temu RNN rozumie kontekst i kolejność — jest to kluczowa architektura dla przetwarzania tekstu, mowy i szeregów czasowych.

Czego się nauczysz

  • Jak hidden state przechowuje informację o kontekście
  • Jak sieć przetwarza sekwencję krok po kroku
  • Dlaczego RNN ma problem z długimi zależnościami
  • Czym RNN różni się od sieci feedforward

Jak korzystać z wizualizacji

Wizualizacja rekurencyjnej sieci neuronowej przetwarzającej tekst znak po znaku. Wpisz słowo i obserwuj jak stan ukryty (hidden state) ewoluuje z każdym krokiem — od znaku przez embedding do aktualizacji stanu i predykcji następnego znaku. Kolory w wektorze stanu pokazują wartości ujemne (czerwony) i dodatnie (niebieski).

Ładowanie wizualizacji...

Poznaj teorię

Wizualizacja to świetny start, ale pełne zrozumienie wymaga teorii. Przeczytaj artykuł w bazie wiedzy, żeby dowiedzieć się jak to naprawdę działa pod maską.

Przeczytaj artykuł →