Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это тип искусственных нейронных сетей, который хорошо подходит для работы с последовательными данными, например, текстом или временными рядами. Одной из основных задач, которые решаются с помощью RNN, является задача предсказания следующего элемента последовательности. Это может быть предсказание следующего символа в тексте, следующего слова или предсказание дальнейшего хода цен на бирже.
С помощью RNN можно также решать задачу классификации последовательностей, например, определение тональности текста или распознавание рукописного текста. RNN хорошо показывают себя в задачах, где необходимо учитывать контекст информации.
Еще одной важной задачей, которую решают рекуррентные нейронные сети, является создание генеративных моделей. С их помощью можно генерировать текстовые описания изображений, музыкальные композиции или даже создавать реалистичные изображения.
Кроме того, RNN применяются для работы с последовательными данными в области машинного перевода, автоматического написания текстов и других задач обработки естественного языка.
Таким образом, рекуррентные нейронные сети решают широкий спектр задач, связанных с анализом и генерацией последовательных данных и успешно применяются в различных областях искусственного интеллекта и машинного обучения.