Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN) — это класс нейронных сетей, в которых соединения между узлами образуют направленный граф вдоль временной последовательности. Это позволяет им использовать внутреннее состояние (память) для обработки последовательностей переменной длины.
В отличие от сетей прямого распространения, RNN могут использовать свою внутреннюю память для обработки произвольных последовательностей входов. Однако стандартные RNN страдают от проблемы затухающего и взрывающегося градиента, что затрудняет обучение на длинных последовательностях. Для решения этой проблемы были разработаны более сложные архитектуры, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), которые используют механизмы шлюзов для управления потоком информации.
