"Sinyal" pada Recurrent Neural Network (RNN) dapat diartikan sebagai input yang diterima oleh jaringan RNN. Sinyal ini dapat berupa data dari berbagai sumber, seperti teks, suara, gambar, atau data sensor. Dalam konteks pemrosesan teks, sinyal yang diterima oleh RNN dapat berupa kata atau kalimat yang diolah menjadi vektor numerik sebelum diteruskan ke jaringan RNN. Dalam konteks pengenalan suara, sinyal yang diterima oleh RNN dapat berupa sinyal audio yang diolah menjadi fitur-fitur seperti amplitudo dan frekuensi sebelum diteruskan ke jaringan RNN. Dalam konteks pemrosesan gambar, sinyal yang diterima oleh RNN dapat berupa gambar yang diolah menjadi fitur-fitur seperti warna, tekstur, atau bentuk sebelum diteruskan ke jaringan RNN.

Sinyal yang diterima oleh RNN akan diolah oleh jaringan RNN dan digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan sinyal yang diterima. Dalam konteks pemrosesan teks, RNN dapat digunakan untuk memprediksi kata berikutnya dalam kalimat atau mengklasifikasikan jenis teks. Dalam konteks pengenalan suara, RNN dapat digunakan untuk mengenali pola suara dan mengubahnya menjadi teks yang dapat dibaca oleh manusia. Dalam konteks pemrosesan gambar, RNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gambar atau mengenali objek yang ada dalam gambar.

Sinyal yang diterima oleh RNN juga dapat digunakan untuk mengendalikan sistem yang beroperasi secara otomatis seperti pengontrolan suhu pada gedung atau pengendalian trafik udara. Dalam konteks ini, sinyal yang diterima oleh RNN dapat berupa data sensor yang diambil dari perangkat yang digunakan untuk pengontrolan suhu atau pengendalian trafik udara. RNN akan mengolah data sensor tersebut dan membuat keputusan berdasarkan sinyal yang diterima.

Sinyal yang diterima oleh RNN juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola anomali dalam log sistem atau data sensor yang dapat menunjukkan kegiatan yang tidak diinginkan. Dalam konteks ini, sinyal yang diterima oleh RNN dapat berupa data log dari sistem atau data sensor yang diambil dari perangkat yang digunakan dalam bidang keamanan. RNN akan mengolah data log tersebut dan membuat keputusan berdasarkan pola yang ditemukan dalam sinyal yang diterima.

Secara umum, sinyal yang diterima oleh RNN merupakan informasi yang digunakan oleh jaringan RNN untuk melakukan proses pembelajaran dan membuat keputusan. Sinyal ini dapat berupa data dari berbagai sumber seperti teks, suara, gambar, atau data sensor yang diolah menjadi fitur-fitur numerik sebelum diteruskan ke jaringan RNN. RNN akan mengolah sinyal tersebut dan menghasilkan output yang sesuai dengan tujuan yang ditentukan seperti pembuatan prediksi atau pengambilan keputusan.