Сети нейронные, рекуррентные – (recurrent neural network, RNN) – вид нейронных сетей, в которых связи между элементами образуют направленную последовательность, благодаря чему появляется возможность обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки.
[Технологии искусственного интеллекта. Глоссарий. Агентство промышленного развития Москвы. 2019 г]
Сети нейронные, рекуррентные (RNN) — класс искусственных нейронных сетей, в которых связи между узлы образуют ориентированный граф во временной последовательности. Это позволяет ему демонстрировать динамическое поведение во времени. В отличие от нейронных сетей с прямой связью, RNN могут использовать свое внутреннее состояние (память) для обработки последовательностей входных данных. Это делает их применимыми к таким задачам, как несегментированное связанное распознавание рукописного ввода или распознавание речи.
[Глоссарий искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// hrwiki.ru›wiki/Glossary_of_artificial_intelligence/, свободный.]
Сети нейронные рекуррентные — модель машинного обучения, которая настроена обрабатывать набор динамических данных или последовательности. РНС используются для решения задач, связанных с последовательностями данных. Например, для анализа и распознавания текста или звука. РНС могут обучаться на больших объемах данных и затем предсказывать новые последовательности.
[Азбука искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// hightech.fm›2024/02/07/abc-artificial-intelligence/, свободный.]