Рекуррентные нейронные сети (RNN) применимы для различных задач обработки данных благодаря своей способности сохранять информацию о предыдущих шагах обработки и учитывать контекст и временные зависимости в последовательностях данных. 2

Некоторые области применения RNN:

• Прогнозирование временных рядов. 2 RNN могут анализировать исторические данные и делать предсказания о будущем, например, в финансовом моделировании или прогнозировании погоды. 2
• Обработка естественного языка. 2 RNN используются для таких задач, как машинный перевод, распознавание речи и автоматическое создание текстов, благодаря их способности учитывать контекст и последовательность слов. 2
• Распознавание рукописных цифр. 1 Рекуррентная сеть быстро «просматривает» различные части изображения и принимает окончательное решение о том, какое число изображено на фотографии. 1

Выбор конкретной архитектуры рекуррентной нейронной сети зависит от задачи и требует учёта её особенностей. 5