Традиционные нейронные сети не могут эффективно работать с последовательными данными по нескольким причинам:

• Отсутствие «памяти». 2 Традиционные сети не способны учитывать предыдущие элементы последовательности при обработке текущего элемента. 2 Это важно для задач, где важен контекст, например, обработка естественного языка или анализ временных рядов. 2
• Проблема затухания градиентов. 25 Во время обучения градиенты ошибки, используемые для обновления весов сети, становятся настолько малыми, что процесс обучения практически останавливается. 1 Особенно это актуально для длинных последовательностей. 1
• Взрыв градиента. 1 Противоположная проблема заключается в том, что градиенты ошибки велики настолько, что вызывают нестабильность в процессе обучения. 1 Это может привести к тому, что веса модели обновляются слишком резко, что также негативно влияет на производительность сети. 1

Для работы с последовательными данными разработаны специальные архитектуры, например, рекуррентные нейронные сети (RNN), которые обладают способностью сохранять информацию о предыдущих состояниях и использовать её для обработки новых входных данных. 5