Рекуррентная нейронная сеть

Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — это класс нейронных сетей, предназначенный для обработки последовательных данных путем поддержания скрытого состояния, которое несет информацию через временные шаги. Введенные в современной форме Руммельхартом и др. (1986) и далее сформированные Элманом (1990), RNN стали доминирующей архитектурой для моделирования последовательностей в обработке естественного языка, речи и анализе временных рядов до появления моделей на основе внимания.