Какие плюсы и минусы RNN

Плюсы:

• Отлично подходят для последовательных данных (текст, временные ряды) благодаря сохранению состояния.
• Могут обрабатывать входы переменной длины.
• Простая архитектура по сравнению с Transformer.

Минусы:

• Проблема исчезающих градиентов при обучении длинных последовательностей.
• Вычислительно неэффективны из-за последовательной природы (медленнее, чем CNN/Transformer).
• Сложность улавливания долгосрочных зависимостей (LSTM/GRU частично решают это).

Пример с кодом (Keras):

from keras.layers import SimpleRNN
model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(10, 32)))  # 10 временных шагов, 32 фичи