Рекуррентная нейронная сеть (RNN) - это класс нейронных сетей, способных обрабатывать последовательности данных. В отличие от обычных нейронных сетей, RNN имеют внутреннюю память, которая позволяет им запоминать предыдущие состояния и использовать эту информацию для предсказания следующего элемента в последовательности.
Основным элементом RNN является рекуррентный блок, который принимает на вход не только входные данные, но и состояние сети с предыдущего временного шага. Это позволяет RNN учитывать контекст и зависимости между элементами последовательности. Таким образом, RNN идеально подходят для работы с текстами, временными рядами, аудио и другими последовательностями данных.
Одним из основных применений RNN является задача предсказания следующего элемента в последовательности (например, слова в тексте или звука в аудио). Это может быть использовано для создания автопереводчиков, предсказания следующего слова в поле ввода и др.
Интересно, что RNN обладают способностью работать с последовательностями произвольной длины, что делает их удобным инструментом для различных задач машинного обучения. Однако недостатком RNN является проблема затухающего или взрывающегося градиента, которая может привести к тому, что сеть не сможет эффективно обучаться на длинных последовательностях.
В целом, рекуррентные нейронные сети являются мощным инструментом для обработки последовательностей данных и находят широкое применение в различных областях искусственного интеллекта.