Рекуррентные нейронные сети (RNN) были придуманы специально для работы с последовательными данными. Этот вид данных включает в себя любую информацию, где порядок элементов имеет значение, такие как тексты, речь, временные ряды, музыка и другие.
RNN предназначены для анализа и генерации последовательных данных, учитывая контекст и зависимости между элементами. Одним из основных преимуществ RNN является их способность запоминать предыдущие состояния и использовать эту информацию для обработки следующих элементов последовательности. Это делает их идеальным выбором для задач, где важно учитывать не только текущий элемент данных, но и его контекст.
Примерами задач, для которых применяются рекуррентные нейронные сети, являются: машинный перевод, анализ тональности текста, генерация текста или музыки, распознавание голоса, прогнозирование временных рядов и многое другое. В целом, RNN являются мощным инструментом для работы с данными, где учитывается контекст и последовательность элементов.