Нейронная сеть, о которой идет речь, скорее всего, это рекуррентная нейронная сеть (RNN). Давайте разберем, что это такое и как она устроена.

• Структура нейронной сети:
  • Рекуррентная нейронная сеть состоит из трех основных слоев:
    • Входной слой, который принимает данные.
    • Скрытый слой, который обрабатывает информацию.
    • Выходной слой, который выдает результат.
• Контекстные блоки:
  • Контекстные блоки в RNN сохраняют информацию о предыдущих состояниях скрытого слоя.
  • Это позволяет сети учитывать последовательность данных, что особенно полезно для работы с временными рядами или текстами.
• Как работает RNN:
  • На каждом шаге сети входные данные обрабатываются скрытым слоем.
  • Скрытый слой получает не только текущее входное значение, но и информацию из предыдущего состояния, что позволяет ему "помнить" контекст.
  • После обработки скрытым слоем, информация передается на выходной слой, который формирует окончательный результат.

Таким образом, рекуррентные нейронные сети являются мощным инструментом для анализа последовательных данных, благодаря своей способности сохранять контекст информации из предыдущих шагов.