Преимущества рекуррентных нейронных сетей (RNN) по сравнению с классическими алгоритмами машинного обучения:

• Способность обрабатывать серии событий во времени или последовательные логические цепочки. 1 RNN могут использовать свою внутреннюю память для обработки последовательностей разной длины. 1
• Возможность понимания контекста и зависимости между словами. 6 Это позволяет эффективно работать с текстовыми данными. 6
• Эффективность с точки зрения ресурсов при решении задач с длинными последовательностями. 4 Требования к памяти рекуррентных сетей линейны относительно длины последовательности на этапе обучения и остаются постоянными во время инференса. 4

Недостатки RNN:

• Отсутствие возможности параллелизации обучения. 4 Алгоритм backpropagation through time (BPTT) выполняется последовательно, что делает обучение на длинных последовательностях очень медленным. 4
• Ограниченные возможности для решения задач, связанных с работой со структурами данных и переменными, а также хранением данных в течение длинных временных промежутков из-за отсутствия долгосрочной памяти. 1