Рекуррентная нейронная сеть (RNN) - это тип искусственной нейронной сети, который предназначен для обработки последовательных данных. В отличие от обычных нейронных сетей, RNN имеют способность запоминать информацию о предыдущих состояниях входных данных и использовать эту информацию для принятия решений о текущем состоянии.
Основная особенность рекуррентных нейронных сетей заключается в наличии обратных связей, которые позволяют передавать информацию от одного временного шага к другому. Это позволяет модели анализировать последовательности данных, такие как тексты, временные ряды, аудио- и видеофайлы.
Рекуррентные нейронные сети широко применяются в задачах обработки естественного языка (NLP), в машинном переводе, генерации текста, анализе временных рядов, распознавании речи и других областях, где данные имеют структуру последовательности.
Однако у рекуррентных нейронных сетей есть определённые ограничения, такие как проблема затухания и взрыва градиентов, что может затруднять обучение модели на длинных последовательностях. Для решения этих проблем разработаны более продвинутые архитектуры нейронных сетей, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), которые способны лучше удерживать и передавать информацию на протяжении длительных последовательностей данных.