NLP без прикрас: Секреты общения с машинным мозгом. Артем Демиденко

для обработки последовательностей данных с особыми механизмами, позволяющими учитывать предшествующие элементы. В мире обработки естественного языка это особенно важно, поскольку контекст в предложениях играет ключевую роль. Давайте рассмотрим, как РНС справляются с этой задачей.

      Структура рекуррентной нейронной сети

      РНС имеют уникальную архитектуру, в которой выходные данные на каждой итерации могут снова использоваться в качестве входных данных для следующей. Эта возможность формирует «память» сети, что позволяет учитывать контекст. Стандартная структура РНС включает несколько слоев, где каждый слой передает информацию вперед, а также «обращает внимание» на уже обработанные данные для глубокого анализа.

      На входе РНС принимает вектор, который представляет текущее состояние элемента последовательности, например, токен из предложения. После обработки этого состояния происходит его передача на следующий этап, где сеть принимает во внимание предыдущие состояния. Таким образом, каждая новая итерация строится на основе информации, полученной в предыдущих.