Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это класс нейронных сетей, способных анализировать последовательные данные, такие как тексты, аудиозаписи, временные ряды и другие. Они отличаются от обычных нейронных сетей тем, что имеют внутреннюю память, которая позволяет им учитывать контекст предыдущих входных данных.
В RNN каждый узел имеет веса и активацию, и передает информацию следующему узлу в последовательности. Таким образом, RNN способны учитывать зависимости между различными элементами последовательности и делать прогнозы на основе этой информации.
Одним из основных применений RNN является обработка естественного языка, включая задачи перевода текста, анализа тональности, генерации текста и другие. Они также успешно применяются в задачах анализа временных рядов, музыкальной генерации и других областях, где данные имеют последовательный характер.
Однако у RNN есть свои ограничения, такие как проблема затухания градиента при обучении на длинных последовательностях, что может привести к потере информации о начальных входных данных. Для решения этой проблемы были разработаны более сложные архитектуры, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), которые способны эффективнее учиться на длинных последовательностях.
Таким образом, рекуррентные нейронные сети представляют собой мощный инструмент для анализа последовательных данных и находят применение во многих областях искусственного интеллекта и машинного обучения.