Рекуррентная нейронная сеть (Recurrent Neural Network, RNN) - это тип нейросети, который используется для обработки последовательностей данных, таких как тексты, звуковые записи или временные ряды. RNN состоит из повторяющихся блоков (ячеек), которые позволяют сети сохранять информацию о предыдущих входных данных.
Каждая ячейка RNN принимает на вход текущий входной сигнал и информацию о предыдущем состоянии ячейки. Затем она вычисляет новое состояние на основе текущего входа и предыдущего состояния. Этот процесс повторяется для каждого элемента в последовательности.
Одним из примеров применения RNN является задача предсказания следующего слова в предложении. В этом случае каждое слово в предложении является входным сигналом для RNN, а цель состоит в том, чтобы предсказать следующее слово в последовательности. RNN может использоваться также для задач машинного перевода, где каждое слово во входном тексте является последовательностью входных сигналов для RNN, а каждое слово в выходном тексте является целью для предсказания.
Однако у RNN есть некоторые ограничения. Одна из главных проблем - это затухание и взрыв градиента. Когда RNN обучается на длинных последовательностях, градиенты, которые передаются от выходного слоя к входному, могут становиться очень маленькими или очень большими, что затрудняет обучение. Для решения этой проблемы были разработаны более продвинутые архитектуры, такие как LSTM и GRU, которые используют дополнительные механизмы для управления потоком градиентов и сохранения долговременной памяти.