Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это класс искусственных нейронных сетей, предназначенных для обработки последовательных данных.
Отличительной особенностью RNN является наличие обратных связей. Благодаря этому активность нейронов в предыдущие моменты времени может учитываться при обработке текущего состояния. Это позволяет RNN хорошо работать с последовательностями — текстами, речью, видео и т.д.
Существует несколько разновидностей рекуррентных сетей:
- Сети с кратковременной памятью (LSTM) хорошо запоминают контекст и используются в задачах обработки текста и речи.
- Сети GRU (Gated Recurrent Unit) — упрощенный вариант LSTM.
- Сверточные RNN применяют свертки к последовательности скрытых состояний.
- Рекуррентные сети на основе внимания используют механизмы внимания для выделения важных элементов последовательностей.
Рекуррентные сети широко используются в задачах распознавания и синтеза речи, машинного перевода, генерации текста, прогнозирования временных рядов и других приложениях, связанных с обработкой последовательных данных.