Рекуррентные нейронные сети (RNN) были придуманы для обработки последовательных данных, таких как тексты, аудио, временные ряды и другие данные, которые имеют зависимости во времени или пространстве.
Основное отличие RNN от других типов нейронных сетей заключается в их способности запоминать предыдущие состояния и использовать их для обработки последующих входных данных. Это позволяет сети адаптироваться к изменяющимся входам и учитывать контекст информации.
Применение рекуррентных нейронных сетей широко распространено в области обработки естественного языка (NLP), где они используются для задачи машинного перевода, анализа текста, генерации текста и других задач, где важна последовательная структура данных. Также RNN активно применяются в обработке аудиоданных, например, в распознавании речи или музыкальном синтезе.
Важно отметить, что помимо преимуществ, у рекуррентных нейронных сетей есть и недостатки, такие как проблема затухающих или взрывающихся градиентов, что может затруднить обучение модели на длинных последовательностях данных. В последнее время для решения этой проблемы были разработаны более совершенные архитектуры нейронных сетей, например, LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), которые обладают способностью лучше сохранять и передавать информацию на длинных временных интервалах.