Рекуррентные нейронные сети 

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.