Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это класс нейронных сетей, способных работать с последовательными данными, которые имеют зависимости во времени или порядке. Они применяются в областях обработки естественного языка, распознавания речи, анализа временных рядов и других задач.
Основной принцип работы рекуррентной нейронной сети заключается в использовании обратной связи, которая позволяет передавать информацию от предыдущего шага обработки к следующему. Таким образом, сеть имеет возможность учитывать контекст и взаимосвязи между данными.
Основные компоненты рекуррентной нейронной сети:
1. Входные данные: на каждом шаге времени в сеть поступает входной вектор данных.
2. Скрытый слой: в этом слое происходит обработка входных данных и применение активационной функции для вычисления скрытого состояния.
3. Рекуррентные связи: эти связи позволяют передавать информацию от одного временного шага к другому, сохраняя контекст и зависимости во времени.
4. Выходной слой: на основе скрытого состояния происходит вычисление выходного значения, которое может быть использовано для решения конкретной задачи.
Обучение рекуррентных нейронных сетей осуществляется с использованием алгоритмов обратного распространения ошибки, которые позволяют минимизировать ошибку прогноза модели. Важно учитывать проблему затухания/взрывания градиента при обучении таких сетей, поскольку при обработке длинных последовательностей это может привести к потере информации.
Таким образом, рекуррентные нейронные сети работают путем передачи информации через временные шаги и способны моделировать сложные зависимости в последовательных данных.