Нейронная сеть, о которой вы говорите, называется рекуррентной нейронной сетью (RNN). Это особый тип нейронной сети, который предназначен для обработки последовательных данных, таких как текст, временные ряды или аудио.

Давайте подробнее рассмотрим, как работает рекуррентная нейронная сеть:

1. Структура сети: В отличие от традиционных полносвязных нейронных сетей, где каждый нейрон в слое соединен с каждым нейроном в следующем слое, в RNN нейроны связаны между собой в циклической структуре. Это позволяет сети запоминать информацию о предыдущих входах.
2. Контекстные блоки: В RNN контекстные блоки (или скрытые состояния) используются для хранения информации о предыдущих входах. Вместо того чтобы связываться только со скрытым слоем, они могут напрямую передавать информацию на выходной слой, что позволяет учитывать контекст при принятии решений.
3. Обработка последовательностей: Когда RNN обрабатывает последовательность данных, она обновляет свое скрытое состояние на каждом шаге, принимая во внимание как текущий вход, так и предыдущее состояние. Это позволяет сети учитывать временные зависимости в данных.
4. Обучение: Для обучения RNN используется метод обратного распространения ошибки по времени (BPTT), который позволяет корректировать веса сети, основываясь на ошибках, сделанных на выходе.

Таким образом, рекуррентные нейронные сети являются мощным инструментом для работы с последовательными данными, и их способность учитывать контекст делает их особенно полезными в задачах, связанных с естественным языком и временными рядами.