Рекуррентные нейронные сети (РНС, англ. Recurrent neural network, RNN) — вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность. Благодаря этому появляется возможность обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки. В отличие от многослойных перцептронов, рекуррентные сети могут использовать свою внутреннюю память для обработки последовательностей произвольной длины. Поэтому сети RNN применимы в таких задачах, где нечто целостное разбито на части, например: распознавание рукописного текста[1] или распознавание речи[2][3]. Было предложено много различных архитектурных решений для рекуррентных сетей от простых до сложных. В последнее время наибольшее распространение получили сеть с долговременной и кратковременной памятью (LSTM) и управляемый рекуррентный блок (GRU).
Джон Хопфилд в 1982 предложил Сеть Хопфилда. В 1993 нейронная система запоминания и сжатия исторических данных смогла решить задачу «очень глубокого обучения», в которой в рекуррентной сети разворачивалось более 1000 последовательных слоёв.[4]
Сеть с долговременной и кратковременной памятью (англ. Long short-term memory, LSTM).[5] нашла применение в различных приложениях.
Начиная с 2007 года LSTM приобрела популярность и смогла вывести на новый уровень распознавание речи, показав существенное улучшение по сравнению с традиционными моделями.[6] В 2009 году появился подход классификации по рейтингу (англ. Connectionist temporal classification, CTC). Этот метод позволил рекуррентным сетям подключить анализ контекста при распознавании рукописного текста.[7] В 2014 году китайская энциклопедия и поисковая система Baidu, используя рекуррентные сети с обучением по CTC, смогли поднять на новый уровень показатели Switchboard Hub5’00, опередив традиционные методы.[8]
LSTM привела также к улучшению распознавания речи с большими словарями[2][3] и улучшения синтеза речи по тексту[9] и нашла также применение в операционной системе Google Android.[10] В 2015 году распознавание речи у Google значительно повысило показатели вплоть до 49 %, причиной того стало использование специальной системы обучения LSTM на базе CTC в системе Google Voice Search[англ.].[11]
LSTM вывело на новый уровень качество машинного перевода,[12], построения языковых моделей и[13] обработки многоязычного текста.[14] Сочетание LSTM со свёрточными нейронными сетями (CNN) позволило усовершенствовать автоматическое описание изображений.[15]