В чем преимущества и недостатки рекуррентных нейронных сетей перед другими видами ИНС?

Некоторые преимущества рекуррентных нейронных сетей (RNN) перед другими видами ИНС:

• Учёт контекста. 1 RNN могут учитывать предыдущие элементы последовательности, что делает их идеальными для задач, где важен контекст. 1 Например, при анализе текста RNN могут учитывать предыдущие слова, что позволяет лучше понимать смысл текущего слова. 1
• Гибкость. 1 RNN могут работать с последовательностями переменной длины, что делает их универсальными для различных типов данных. 1
• Уменьшение общего количества параметров. 3 В отличие от традиционной глубокой нейронной сети, которая использует разные параметры на каждом слое, RNN имеет одинаковые параметры на всех этапах. 3 Это значительно уменьшает общее количество параметров, которые нужно подобрать. 3

Некоторые недостатки RNN:

• Затухание градиентов. 1 При обучении RNN могут возникать проблемы с затуханием градиентов, что затрудняет обучение на длинных последовательностях. 1 Это может привести к тому, что модель не сможет эффективно учитывать все зависимости в данных. 1
• Высокие вычислительные затраты. 1 Обучение RNN требует значительных вычислительных ресурсов, особенно для длинных последовательностей и больших объёмов данных. 1 Это может сделать обучение моделей RNN медленным и дорогостоящим. 1