Un type de modèle d’apprentissage automatique utilisé dans le domaine du traitement du langage naturel et de la modélisation séquentielle. Contrairement aux réseaux de neurones classiques, les RNN sont conçus pour traiter des données séquentielles en conservant une mémoire interne.

Ils sont capables de prendre en compte le contexte et les dépendances temporelles dans les séquences de données. Ce qui en fait des modèles puissants pour la prédiction, la génération de texte, la traduction automatique et d’autres tâches liées au langage. Les réseaux de neurones sont constitués de neurones récurrents. Ils rétroagissent les informations à travers le temps et leur permettant de capturer les motifs. Ils permettent également de capturer les relations à long terme dans les données séquentielles.