Рекуррентные нейронные сети (RNN) эффективны в задачах обработки последовательностей благодаря следующим особенностям:

• Память о предыдущих состояниях. 1 RNN обладают внутренней памятью, которая позволяет им сохранять информацию о предыдущих входах и состояниях. 1 Это делает их подходящими для анализа данных, где порядок имеет значение, таких как текст, временные ряды и аудио. 1
• Гибкость. 2 RNN могут работать с последовательностями переменной длины, что делает их универсальными для различных типов данных. 2
• Учёт контекста. 2 RNN могут учитывать предыдущие элементы последовательности при обработке текущего элемента. 2 Это позволяет моделям улавливать сложные зависимости и закономерности в данных. 2