Нейронная сеть с возможностью обратных связей называется рекуррентной нейронной сетью (RNN). Это тип искусственной нейронной сети, который обладает способностью обрабатывать последовательности данных с учетом контекста и связей между элементами последовательности.
Основное отличие RNN от других типов нейронных сетей заключается в наличии обратных связей, которые позволяют передавать информацию назад в сеть, сохраняя состояние внутренних нейронов на протяжении всей обработки последовательности. Благодаря этому RNN может учитывать контекст и зависимости между элементами последовательности, что делает их особенно полезными для работы с последовательными данными, такими как тексты, речь, временные ряды и другие.
Однако у классических RNN есть проблема затухающего или взрывающегося градиента, что снижает их способность обучаться на длинных последовательностях. Для решения этой проблемы были разработаны более продвинутые архитектуры рекуррентных нейронных сетей, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), которые позволяют эффективнее передавать информацию во времени и избегать проблем с градиентом.
Таким образом, рекуррентные нейронные сети с возможностью обратных связей являются мощным инструментом для работы с последовательными данными и обладают широкими возможностями в различных областях, включая обработку текста, аудио, видео, временных рядов и других типов последовательностей.