RNN (Recurrent Neural Network) — тип нейронной сети, который предназначен для обработки последовательностей данных. В отличие от традиционных нейронных сетей, RNN обладает внутренней обратной связью, что позволяет ей сохранять состояние и использовать его для анализа последующих входных данных.

Особенностью RNN является способность учитывать контекст и зависимости между элементами последовательности. Это делает RNN эффективным инструментом для работы с временными рядами, текстами, речью и другими типами последовательностей данных.

RNN состоит из повторяющегося блока (рекуррентного слоя), который принимает на вход текущий элемент последовательности и состояние, а затем выдает выход и обновленное состояние. Этот процесс повторяется для каждого элемента последовательности, создавая связь между ними.

Применение RNN охватывает широкий спектр задач, таких как машинный перевод, генерация текста, анализ эмоциональной окраски текста, распознавание речи, предсказание временных рядов и многое другое. Его гибкость и способность к моделированию последовательностей делают RNN одним из ключевых инструментов в области глубокого обучения.