Já trabalhou com redes neurais recorrentes?

As redes neuronais recorrentes (RNN) são usadas para processar dados sequenciais, como texto, séries temporais ou áudio. Na minha prática, usei RNN para tarefas de previsão de séries temporais e análise de texto, por exemplo, para gerar texto ou classificar sequências.

As RNN diferenciam-se por terem ligações cíclicas, permitindo considerar o contexto dos elementos anteriores da sequência. No entanto, as RNN clássicas podem sofrer do problema do gradiente que desaparece, por isso muitas vezes são usadas versões melhoradas como LSTM (Memória de Longo Prazo) e GRU (Unidade Recurrente Gated).

Exemplo de uma RNN simples em Python usando Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

model = Sequential([
    SimpleRNN(50, input_shape=(timesteps, features)),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

Aqui, timesteps é o comprimento da sequência, e features é o número de características por passo.