Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это тип искусственных нейронных сетей, специально разработанный для работы с последовательными данных, такими как тексты, аудиофайлы, временные ряды и т.д.
Одной из основных задач, которые успешно решаются с помощью рекуррентных нейронных сетей, является задача предсказания последующих элементов последовательного набора данных. Например, если у нас есть текст на естественном языке, то с помощью RNN можно обучить модель предсказывать следующее слово в предложении или даже дополнять предложения. Также RNN используются для предсказания временных рядов, что может быть полезно в финансовой аналитике или метеорологии.
Кроме того, рекуррентные нейронные сети могут быть использованы для задачи последовательной классификации, когда нужно определить класс объекта из последовательности входных данных. Например, в обработке речи RNN могут классифицировать фонемы или слова по звуковым данным.
Еще одной важной задачей, которую можно решить с помощью RNN, является задача генерации последовательных данных. Например, можно обучить нейронную сеть на музыкальных произведениях и заставить ее генерировать новые мелодии в том же стиле.
Таким образом, рекуррентные нейронные сети являются мощным инструментом для работы с последовательными данными и могут быть успешно применены в различных областях, где требуется анализ и предсказание последовательных структур.