Работал ли с RNN

Да, работал с RNN (Recurrent Neural Networks), включая их вариации — LSTM и GRU. Основное применение — задачи с временными рядами, NLP (генерация текста, классификация) и прогнозирование.

Пример с LSTM для прогнозирования временного ряда:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

**Нюансы:**  
- Чувствительность к длине последовательностей (проблема исчезающих градиентов).  
- Вычислительная сложность по сравнению с Transformer-архитектурами.  
- Для NLP сейчас чаще используют Transformer (BERT, GPT), но RNN актуальны в edge-устройствах из-за легкости.