Рекуррентные формулы эффективны для моделирования временных рядов, потому что позволяют учитывать сложные зависимости и динамику данных. 5

Временные ряды — это последовательности данных, собранных через равные интервалы времени, где каждая точка зависит от предыдущих. 5 Рекуррентные нейронные сети, которые используются для работы с такими рядами, имеют внутреннюю память, которая позволяет учитывать предыдущие элементы последовательности при обработке текущих данных. 5

Это делает рекуррентные сети особенно эффективными для задач, где контекст и порядок имеют значение. 5

Кроме того, одним из преимуществ рекуррентных формул является вычислительная эффективность. 2 Их точности достаточно для решения многих практических задач. 2