Рекуррентное обратное распространение ошибки Алмейды-Пинеды — это расширение алгоритма обратного распространения ошибки , применимое к рекуррентным нейронным сетям . Это тип контролируемого обучения . Он был описан несколько загадочно в дипломной работе Ричарда Фейнмана и независимо заново открыт в контексте искусственных нейронных сетей Фернандо Пинедой и Луисом Б. Алмейдой . [1] [2] [3]
Рекуррентная нейронная сеть для этого алгоритма состоит из нескольких входных блоков, некоторых выходных блоков и, в конечном итоге, некоторых скрытых блоков.
Для заданного набора состояний (входное, целевое) сеть обучается переходить в стабильное состояние активации с выходными блоками в целевом состоянии на основе заданного входного состояния, зафиксированного на входных блоках.