Рекуррентные нейронные сети (RNN) эффективны в областях, где важен контекст и последовательность данных. 1 Некоторые из таких областей:

• Обработка естественного языка (NLP). 13 RNN используются для машинного перевода, генерации текста, анализа тональности и распознавания речи. 1
• Анализ временных рядов. 1 Например, для прогнозирования финансовых рынков или предсказания погодных условий. 1 Модель обучается на исторических данных и может предсказывать будущие значения на основе выявленных закономерностей. 1
• Генерация музыки и изображений. 1 Модель может обучиться на музыкальных произведениях и создавать новые композиции, которые будут звучать как произведения известных композиторов. 1 В области изображений RNN могут генерировать последовательности кадров для анимации. 1
• Обработка звука. 2 RNN используются для таких задач, как преобразование речи в текст, классификация звука и сегментация звука. 2
• Анализ видео. 2 RNN можно использовать для таких задач, как классификация видео, отслеживание объектов и обнаружение движения. 2
• Автономная навигация. 2 RNN используются беспилотными автомобилями для обработки входных данных с датчиков и камер и принятия решения о том, как ориентироваться в окружающей среде. 2