Рекуррентные нейронные сети (RNN) применяются в современных технологиях для обработки и анализа последовательных данных. 3 Некоторые области использования:

• Обработка текста и естественного языка. 3 RNN используются для анализа текста, машинного перевода, генерации текста и определения тональности. 3 Благодаря способности сохранять контекст предыдущих слов, они могут понимать смысл и связи в тексте. 3
• Временные ряды и прогнозирование. 3 RNN могут анализировать временные ряды, такие как финансовые данные, погодные условия или биомедицинские измерения. 3 Они способны выявлять закономерности и тренды, а также прогнозировать будущие значения. 3
• Распознавание речи. 3 RNN используются для распознавания и синтеза речи. 3 Они могут анализировать звуковые волны и преобразовывать их в текст или наоборот. 3
• Генерация музыки и изображений. 23 RNN способны «воспроизводить» структуры и стили из обучающих данных. 3 В области изображений RNN могут генерировать последовательности кадров для анимации. 2
• Чат-боты и виртуальные помощники. 1 RNN позволяют поддерживать беседы, анализируя контекст диалога и отвечая на вопросы пользователей. 1
• Улучшение рекомендаций. 1 Системы рекомендаций, использующие RNN, способны предсказывать предпочтения пользователя, формируя более точные рекомендации. 1