Recurrent Neural Networks（RNN）は、テキスト、一時行、オーディオ信号などの一貫したデータを処理するニューラルネットワークの一種です。彼らは、彼らのアーキテクチャにフィードバックを導入することでこれを行います。これにより、前のステップからの情報が現在のステップに入ることができます。したがって、RNNはコンテキストを覚えており、それを使用して将来決定を下すことができます。RNNは、時系列のテキスト生成、翻訳、分類、分析などのタスクで広く使用されています。
Рекуррентные нейронные сети (RNN) - это тип нейронных сетей, которые обрабатывают последовательные данные, такие как текст, временные ряды или аудиосигналы. Они делают это путём внедрения в свою архитектуру обратных связей, которые позволяют информации из предыдущего шага входить в текущий шаг. Таким образом, RNN может запоминать контекст и использовать его для принятия решений в будущем. RNN широко используются в таких задачах, как генерация текста, перевод, классификация и анализ временных рядов.