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Rekurrente Neuronale Netze (RNN) sind spezielle künstliche neuronale Netze, die Sequenzdaten verarbeiten und zeitliche Abhängigkeiten modellieren können. Sie sind zentral in der Verarbeitung von Sprache, Text und Zeitreihen.

Recurrent Neural Nets (RNNs) sind eine spezielle Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, die besonders für die Verarbeitung von sequenziellen Daten geeignet sind. Sie ermöglichen die Modellierung von zeitlichen Abhängigkeiten und finden breite Anwendung in Sprachverarbeitung, Zeitreihenanalyse und mehr.

Recurrent Neural Networks (RNNs) sind eine Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, die speziell für die Verarbeitung sequenzieller Daten entwickelt wurden. Sie zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Informationen aus vorherigen Schritten zu speichern und so zeitliche Abhängigkeiten zu modellieren.

Convolutional Neural Networks (CNNs) sind spezialisierte künstliche neuronale Netze, die vor allem in der Bildverarbeitung und Mustererkennung eingesetzt werden. Sie zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, lokale Merkmale in Daten automatisch zu erkennen und hierarchisch zu verarbeiten.