Elman-Netz

Ein Elman-Netz, auch Simple recurrent network (SRN), zu deutsch Einfaches rekurrentes Netz, ist ein einfaches künstliches neuronales Netz, das durch vorhandene Rückkopplungen von Kanten zwischen den künstlichen Neuronen in der Lage ist, zeitliche Abhängigkeiten von Eingaben implizit zu verarbeiten. Benannt ist diese Netz-Architektur nach Jeffrey L. Elman, der diese Struktur 1990 vorschlug.

Ein künstliches neuronales Netz ist ein Modell aus der Neuroinformatik, das durch biologische neuronale Netze motiviert ist. Künstliche neuronale Netze können Aufgaben erlernen und werden häufig dort eingesetzt, wo eine explizite Modellierung eines Problems schwierig oder unmöglich ist. Beispiele sind die Gesichts- und Spracherkennung.