Os algoritmos de redes Neurais Recorrentes (RNNs) têm uma forma diferenciada para realizar os seus treinamentos, principalmente pelo fato de aprese...

Os algoritmos de redes Neurais Recorrentes (RNNs) têm uma forma diferenciada para realizar os seus treinamentos, principalmente pelo fato de apresentarem informações anteriores a execução do algoritmo, informações que estavam armazenadas nos neurônios em suas memórias com base em execuções passadas. Os algoritmos de RNNs, durante bastante tempo, utilizaram algoritmos de otimização de descida de gradiente para melhorar a sua precisão, através da minimização da função de erro. Entretanto, atualmente, já existe outra técnica que traz uma melhor performance.

Considerando essas informações e o conteúdo estudado sobre Redes Neurais Recorrentes (RNNs), pode-se afirmar que já existe uma técnica melhor para melhorar a otimização de algoritmos em RNNs, porque:

1. atualmente as RNNs podem empregar Feedback para melhorar a otimização de algoritmos.
2. atualmente as RNNs podem empregar FPTT para melhorar a otimização de algoritmos.
3. atualmente as RNNs podem empregar Feedforward para melhorar a otimização de algoritmos.
4. atualmente as RNNs podem empregar Backprop comum para melhorar a otimização de algoritmos.
5. atualmente as RNNs podem empregar BPTT para melhorar a otimização de algoritmos.