Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это класс искусственных нейронных сетей, который широко применяется для работы с последовательными данными, такими как текст, речь, временные ряды и другие. Одной из ключевых особенностей RNN является наличие обратных связей, благодаря которым они способны запоминать информацию о предыдущих состояниях и использовать ее для обработки новых входных данных.
Принцип работы рекуррентных нейронных сетей заключается в том, что на каждом временном шаге сеть принимает на вход новое значение и обновляет свое внутреннее состояние, учитывая предыдущие данные. Это позволяет RNN учитывать контекст и зависимости между элементами последовательности, что делает их эффективными для решения задач, связанных с последовательными данными.
Однако у классических рекуррентных нейронных сетей есть свои недостатки, такие как проблема затухающих и взрывающихся градиентов, что может привести к ухудшению качества обучения. Для решения этой проблемы были разработаны модификации RNN, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), которые способны эффективно работать с длинными зависимостями и предотвращать проблемы со сходимостью обучения.
Таким образом, работа рекуррентных нейронных сетей основана на принципе обработки последовательных данных с учетом контекста и зависимостей между элементами последовательности. Благодаря обратным связям и специальным архитектурам (например, LSTM и GRU), RNN являются мощным инструментом для решения различных задач обработки последовательных данных.