Нейронная сеть называется рекуррентной, если в ней есть обратная связь, позволяющая передавать информацию из одного временного шага в другой. Это означает, что внутренняя структура сети позволяет использовать предыдущие выходные данные для обработки нового входа.
Основное отличие рекуррентных нейронных сетей от других типов искусственных нейронных сетей заключается в их способности работать с последовательными данными, такими как тексты, временные ряды, аудио и видео. Рекуррентные нейронные сети широко используются в задачах обработки естественного языка, машинного перевода, генерации текста, анализе временных рядов и других.
Одной из основных проблем рекуррентных нейронных сетей является проблема исчезающего градиента, которая возникает при обучении сети на длинных последовательностях. Для решения этой проблемы были разработаны различные модификации рекуррентных сетей, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), которые помогают сохранить информацию на протяжении долгих временных интервалов.
Таким образом, рекуррентные нейронные сети играют важную роль в обработке последовательных данных и находят применение во многих областях искусственного интеллекта и машинного обучения.