Понимание рекуррентных нейронных сетей (RNN)

Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это тип нейронной сети, предназначенный для обработки последовательных данных. У них есть петля обратной связи, которая позволяет информации из предыдущих временных шагов влиять на текущий шаг, что полезно для моделирования временных отношений в данных.

В RNN скрытое состояние (внутреннее представление сети) может сохраняться на всех временных шагах. , чтобы информацию из предыдущих шагов можно было использовать для информирования о текущем шаге. Это делает RNN хорошо подходящими для таких задач, как языковое моделирование, когда сети необходимо отслеживать контекст предложения по нескольким словам. Рекуррентные нейронные сети предназначены для обработки последовательных данных и имеют цикл обратной связи, который позволяет получать информацию из предыдущих временные шаги, чтобы повлиять на текущий шаг.