Перцептроны с обратной связью

Перцептрон с обратной связью — это разновидность классических перцептронов, отличающаяся наличием связей, возвращающих сигнал с выхода на вход.

Обратные связи позволяют создавать рекуррентные нейронные сети, обладающие «памятью». Выходное значение перцептрона на предыдущем шаге подаётся вместе с входным сигналом для расчёта текущего выхода. Это даёт возможность учитывать предысторию и контекст.

Перцептроны с обратной связью часто используют задержки на связях — значение выхода за несколько предыдущих моментов времени. Это улучшает моделирование временных зависимостей.

Обучение перцептрона с обратной связью требует специальных алгоритмов, так как ошибка распространяется в двух направлениях. Распространение ошибки во времени (BPTT) позволяет эффективно настраивать веса. 

Перцептроны с обратной связью применяются в задачах:

- Обработки временных последовательностей (речь, текст, аудио)

- Моделирования динамических систем 

- Прогнозирования временных рядов

Современные архитектуры рекуррентных нейронных сетей, такие как LSTM и GRU, базируются на идеях перцептрона с обратными связями и значительно расширяют его возможности для работы с последовательными данными.