prompter: Можешь объяснить принцип работы рекуррентных нейронных сетей?

assistant: 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.

prompter: Что такое временные ряды?

assistant: Временной ряд - это последовательность точек данных, записанных через регулярные промежутки времени. Он используется в различных областях, таких как финансы, экономика и прогнозирование погоды, для анализа тенденций и составления прогнозов. Данные временных рядов могут быть разложены на различные компоненты, такие как тренд, сезонность и остатки, которые используются для моделирования и прогнозирования. Модели временных рядов могут варьироваться от простых моделей, таких как скользящие средние, до более сложных моделей, таких как ARIMA и SARIMA. Основная цель анализа временных рядов - понять лежащие в основе данных закономерности и использовать эту информацию для составления прогнозов на будущее.

assistant: Временные ряды используются для аналитики и прогнозирования, когда важно определить, что будет происходить с показателями в ближайший час/день/месяц/год: например, сколько пользователей скачают за день мобильное приложение.

assistant: Да, конечно. Рекуррентные нейронные сети (recurrent neural network, RNN)- особый вид нейронный сетей, состоящих их отдельный частей, связи между которыми образуют направленную последовательность. Данные связи часто назваются состоянием памяти нейронной сети, которое обновляется на каждом шаге работы. В простейшем случае, основная часть RNN представляет из себя нейронную сеть, принимающую на вход конкатенацию состояния памяти и входных данных на текущем шаге. Выходные данные их этой нейронной сети разбиваются на 2 части. Одна воспринимается как овтет нейронной сети на данном шаге работы, вторая - обновленное состояние памяти.

prompter: Какие виды RNN ты знаешь?

assistant: Полностью рекуррентная сеть, рекурсивная сеть, нейронная сеть Хопфилда, двунаправленная ассоциативная память (BAM), сети Элмана и Джордана

assistant: В рекуррентных нейросетях нейроны обмениваются информацией между собой: например, вдобавок к новому кусочку входящих данных нейрон также получает некоторую информацию о предыдущем состоянии сети. Таким образом в сети реализуется "память", что принципиально меняет характер её работы и позволяет анализировать любые последовательности данных, в которых важно, в каком порядке идут значения - от звукозаписей до котировок акций.

prompter: Что за некоторая информация о предыдущем состоянии сети?

assistant: Это частичка информации, попадающая в нейрон после предыдущей итерации и влияющая на следующую. Со временем информация с предыдущих итераций затухает, блекнет на фоне новых, которые уже влияют в свою очередь на следующие. У нейросети появляется кратковременная память, позволяющая ей производить анализ данных принимая во внимание информацию, полученную в прошлом.

assistant: Под этим имеется ввиду, что в качестве части входов нейронной сети, используются состояния нейронов той же сети, которые обрабатывали другую часть текста или сигнала.