Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это тип искусственных нейронных сетей, способных обрабатывать последовательности данных. Они "помнят" предыдущие шаги в последовательности и используют эту информацию для текущего выхода. Хороши для задач, где контекст имеет значение, например, в анализе текста или временных рядов. Бывают следующие виды рекуррентных сетей: Сравним два популярных вида нейронных сетей LSTM и GRU LSTM (Long Short-Term Memory) — это тип рекуррентной нейронной сети, который лучше "помнит" информацию на длинных последовательностях данных. В LSTM есть "ворота", которые решают, какую информацию сохранить или забыть...

Нейронные сети - это компьютерные модели, разработанные на основе функционирования человеческого мозга. Они используются для решения различных задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия, распознавание образов и другие. Существует несколько разных типов нейронных сетей, каждый из которых имеет свои особенности и применения. Каждый из этих типов нейронных сетей имеет свои преимущества и ограничения, и выбор определенного типа зависит от конкретной задачи и данных, с которыми нужно работать...