Рекуррентные нейронные сети (RNN) в задачах обработки естественного языка работают следующим образом: 12

1. Принимают входную последовательность объектов и порождают вектор фиксированной длины, который подытоживает её. 3
2. Обладают обратными связями. 1 Они позволяют информации из предыдущих шагов влиять на текущие вычисления. 1 Это делает RNN подходящими для задач, где важен контекст и зависимость между данными в разных частях последовательности. 1
3. Сохраняют скрытое состояние. 1 Оно представляет собой внутреннее состояние сети, которое аккумулирует информацию о предыдущих элементах в последовательности. 1 Каждый элемент (например, слово в тексте) последовательности влияет на состояние сети, и это состояние обновляется с каждым новым элементом. 1
4. Используют скрытое состояние для анализа. 1 Оно может содержать информацию о том, что произошло в прошлом, и влиять на то, как будет обработан следующий элемент. 1

Рекуррентные нейронные сети применяются, например, для машинного перевода, анализа эмоциональной окраски текста, выделения и классификации именованных сущностей в тексте, генерации текстов и других задач. 24