Сеть с обратными связями - это нейронная сеть, у которой информация может передаваться не только в прямом, но и в обратном направлении. Такие сети способны принимать решения, основываясь не только на текущем входе, но и на предыдущем опыте.
Одной из таких нейронных сетей является Рекуррентная нейронная сеть (RNN). Основным отличием RNN от других типов нейронных сетей является наличие обратных связей между нейронами. Это позволяет сети запоминать информацию о предыдущих состояниях и использовать ее при обработке новых входных данных.
Рекуррентные нейронные сети широко применяются в задачах, где важен контекст или последовательность данных. Например, в обработке текста, анализе временных рядов, генерации текста и т.д. Благодаря обратным связям RNN способны учитывать долгосрочные зависимости в данных и обучаться на основе последовательности входов.
Таким образом, Рекуррентная нейронная сеть является примером сети с обратными связями, которая успешно применяется в различных областях машинного обучения и искусственного интеллекта.