Рекуррентные нейронные сети (RNN) эффективны при обработке последовательных данных благодаря нескольким особенностям:

• Способность к работе с последовательностями переменной длины. 1 В отличие от традиционных нейронных сетей, RNN могут обрабатывать данные, длина которых заранее не известна. 1
• Сохранение информации во времени. 1 RNN способны запоминать информацию из предыдущих шагов обработки, что позволяет им делать более точные предсказания, основываясь на контексте и истории данных. 1
• Петли обратной связи. 2 Выход одного шага возвращается в сеть в качестве входа для следующего шага. 2 Это позволяет информации циклически проходить через сеть, что даёт ей возможность со временем изучать временные зависимости и закономерности. 2
• Использование скрытых состояний. 2 Они действуют как форма кратковременной памяти, позволяя сети учитывать контекст из предыдущих частей последовательности при обработке текущих входных данных. 2

Эти особенности делают RNN идеальными для работы с последовательностями, где порядок и временные связи играют ключевую роль. 1