Рекуррентные нейронные сети (RNN) влияют на анализ последовательностей данных следующим образом: они позволяют учитывать результаты обработки данных на предыдущих шагах наряду с текущей поступающей информацией. 3

Это достигается благодаря наличию обратных связей в RNN, которые возвращают данные обратно на вход, прежде чем они будут отправлены для дальнейшей обработки и окончательного вывода. 13

Некоторые преимущества использования RNN для анализа последовательностей данных:

• Возможность обрабатывать входные данные любой длины. 1 При этом модель RNN запоминает каждую информацию в течение всего времени, и даже если размер входных данных становится больше, размер модели не увеличивается. 1
• Способность улавливать закономерности в данных временных рядов. 5 Это позволяет использовать RNN для прогнозирования будущего тренда данных. 5

Однако у рекуррентных нейронных сетей есть и недостаток: они имеют проблемы с изучением долгосрочных зависимостей, то есть не понимают взаимосвязи между данными, разделёнными несколькими шагами. 1