В чем преимущества и недостатки рекуррентных нейронных сетей по сравнению с классическими алгоритмами машинного обучения?

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

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

Недостатки RNN:

• Отсутствие возможности параллелизации обучения. habr.com Алгоритм backpropagation through time (BPTT) выполняется последовательно, что делает обучение на длинных последовательностях очень медленным. habr.com
• 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. dzen.ru