Рекурсия применяется в машинном обучении и искусственном интеллекте следующим образом:

• В рекурсивных нейронных сетях (RvNN). 3 Они могут эффективно обрабатывать входные данные с древовидной структурой, что делает их подходящими для задач, связанных с вложенными и иерархическими отношениями. 3 Например, RvNN используется в задачах обработки естественного языка, распознавания речи и прогнозирования временных рядов. 3
• В алгоритме обхода графа в глубину (DFS). 4 Классическая реализация DFS — рекурсивная: если представить DFS как функцию, то получится, что эта функция в ходе выполнения вызывает себя же, но для другой вершины. 4

Однако использование сгенерированных данных для повторного обучения может негативно сказаться на производительности модели, вызывая так называемое «проклятие рекурсии». 1 Чтобы смягчить эффект, можно комбинировать оригинальные и сгенерированные данные, но нужно тщательно контролировать пропорции. 1