Встречается на собеседованиях • сегодня

Что такое RNN

Рекуррентные нейронные сети (RNN) — это тип нейросетей, предназначенный для обработки последовательностей данных. Они имеют «память» благодаря рекуррентным связям, которые передают информацию от предыдущих шагов к следующим. Это делает их эффективными для задач, где контекст важен, например, NLP, временные ряды.

Пример простой RNN на PyTorch:

python
import torch
import torch.nn as nn

class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super().__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)  # out: (batch, seq_len, hidden_size)
        return out

# Пример использования
rnn = SimpleRNN(input_size=10, hidden_size=20)
input_data = torch.randn(3, 5, 10)  # (batch, seq_len, input_size)
output = rnn(input_data)

Основные проблемы RNN:

  • Исчезающие/взрывающиеся градиенты (решается LSTM/GRU)
  • Ограниченная «память» для длинных последовательностей
Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы