Как рекуррентные уравнения применяются в современных алгоритмах машинного обучения?

Рекуррентные уравнения применяются в современных алгоритмах машинного обучения для обработки последовательных данных (временных рядов). s.physics-mathematics.ru

Рекуррентные нейронные сети (RNN) запоминают входную последовательность, сохраняют её в состояниях памяти и предсказывают будущие слова или предложения. dzen.ru Например, они помогают в распознавании речи, машинном переводе, прогнозировании временных рядов и продаж. dzen.ru

Также в машинном обучении используется шаговая регрессия и рекуррентный метод наименьших квадратов (рекуррентный МНК). oml.cmlaboratory.com

Ещё один пример применения рекуррентных уравнений — метод обратного распространения ошибки с разворачиванием сети во времени. hpc-education.unn.ru Он позволяет обучить параметры рекуррентной нейронной сети, представив её в виде сети с прямым распространением сигнала. hpc-education.unn.ru