Vektor numerik pada Recurrent Neural Network (RNN) adalah representasi numerik dari sinyal yang diterima oleh jaringan RNN. Dalam konteks pemrosesan teks, vektor numerik dapat diperoleh dengan mengubah kata atau kalimat menjadi sebuah vektor yang menyatakan kata atau kalimat tersebut. Metode yang sering digunakan untuk mengubah kata atau kalimat menjadi vektor numerik adalah menggunakan teknik embedding, seperti word embedding atau sentence embedding.

Dalam konteks pengenalan suara, vektor numerik dapat diperoleh dengan mengubah sinyal audio menjadi fitur-fitur seperti amplitudo dan frekuensi. Dalam konteks pemrosesan gambar, vektor numerik dapat diperoleh dengan mengubah gambar menjadi fitur-fitur seperti warna, tekstur, atau bentuk.

Vektor numerik ini kemudian akan digunakan oleh jaringan RNN dalam proses pembelajaran dan pemrosesan sinyal. Vektor numerik ini akan diinputkan ke dalam jaringan RNN dan diolah oleh jaringan RNN untuk membuat prediksi atau keputusan. Vektor numerik ini juga digunakan sebagai input untuk memperbarui bobot jaringan RNN dalam proses pembelajaran.

Vektor numerik ini menyimpan informasi yang penting tentang sinyal yang diterima, sehingga jaringan RNN dapat mengolah sinyal tersebut dengan lebih baik dan menghasilkan output yang sesuai dengan tujuan yang ditentukan. Namun, proses mengubah sinyal menjadi vektor numerik ini memerlukan proses preprocessing yang cukup kompleks dan membutuhkan komputasi yang cukup besar.