Рекуррентный

Рекуррентные нейронные сети (РНС) — это тип нейронных сетей, которые способны обучаться на основе данных, полученных в прошлом. Они используются для решения задач, связанных с обработкой естественного языка, распознаванием речи, компьютерным зрением и другими областями.

В отличие от обычных нейронных сетей (НС), РНС имеют особую архитектуру, которая позволяет им запоминать информацию, полученную в прошлом, и использовать ее для принятия решений в будущем. Это достигается путем добавления в сеть рекуррентного блока, который хранит информацию о предыдущих состояниях сети и передает ее в последующие слои.

Рекуррентный блок состоит из нескольких элементов, таких как ячейки памяти, которые могут хранить информацию о предыдущих входных данных. Каждый элемент ячейки памяти имеет доступ к информации о предыдущих состояниях и может использовать эту информацию для принятия решения в текущем состоянии.

Благодаря своей способности запоминать информацию РНС могут обрабатывать последовательности данных, такие как последовательности слов в тексте или временные ряды данных. Они также могут использоваться для прогнозирования будущих значений на основе предыдущих данных.

Одним из основных преимуществ РНС является то, что они могут обрабатывать данные в режиме реального времени, что делает их полезными для приложений, где требуется быстрая обработка данных, таких как распознавание речи или обработка финансовых данных.

Рекурсивный метод — это функция (в контексте программирования), которую можно вызывать повторно. Например, чтобы решать задачи прохождения графа или решения уравнений. Рекурсивная программа (или рекурсивные алгоритмы) использует непосредственную или косвенную рекурсию для решения задачи. Это может привести к неожиданно высокому использованию памяти