Можешь объяснить принцип работы рекуррентных нейронных сетей?
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.
Что такое временные ряды?
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.