В чем заключаются преимущества и ограничения рекуррентных нейронных сетей при аппроксимации функций?

Преимущества рекуррентных нейронных сетей (RNN) при аппроксимации функций:

• Способность учитывать предыдущую информацию. stolypin-vestnik.ru RNN позволяет моделировать временные зависимости и использовать информацию о предыдущих шагах для более точных предсказаний. stolypin-vestnik.ru
• Возможность обрабатывать входные данные любой длины. physics-mathematics.ru Даже если размер входных данных становится больше, размер модели не увеличивается. physics-mathematics.ru
• Универсальность. physics-mathematics.ru RNN можно использовать в разных ситуациях и с различными наборами временных рядов. physics-mathematics.ru

Ограничения RNN при аппроксимации функций:

• Проблемы с обучением. physics-mathematics.ru stolypin-vestnik.ru Машинное обучение в RNN — не тривиальная задача. physics-mathematics.ru При обучении на длинных последовательностях данных может возникнуть проблема затухающего или взрывного градиента. stolypin-vestnik.ru
• Вычислительные сложности. ru.m.wikipedia.org Если учитывать каждый шаг времени, то для каждого шага необходимо создавать свой слой нейронов, что вызывает серьёзные вычислительные сложности. ru.m.wikipedia.org
• Ограничение расчёта. ru.m.wikipedia.org Если ограничить расчёт фиксированным временным окном, то полученные модели не будут отражать долгосрочных трендов. ru.m.wikipedia.org