@jeromy_ruecker
Рекуррентные нейронные сети (RNN) являются типом нейронных сетей, которые могут обрабатывать последовательности входных данных любой длины. Они используют память для запоминания предыдущих состояний, чтобы лучше понимать последующие состояния входных данных.
Алгоритм работы RNN включает в себя передачу данных от одного временного шага к другому в пределах нейронной сети. Каждый шаг RNN принимает входные данные и текущее состояние, а затем производит вычисления, чтобы создать новое состояние, которое передается на следующий шаг. На каждом шаге RNN использует одинаковую функцию активации для вычисления скрытого состояния, которое передается на следующий шаг. Эта функция активации помогает усилить или ослабить входные данные, чтобы сделать их более или менее значимыми.
RNN могут использоваться для решения различных задач, связанных с последовательностями, таких как: