Как рекуррентные нейронные сети влияют на анализ последовательностей данных?

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. cchgeu.ru

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. physics-mathematics.ru cchgeu.ru

Некоторые преимущества использования RNN для анализа последовательностей данных:

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

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. physics-mathematics.ru