Redes neurais recorrentes (RNNs) são modelos de
aprendizado profundo treinados para reconhecer padrões
em dados sequenciais (texto, imagens, genomas,
caligrafia, palavra falada ou dados de séries numéricas),
em que componentes se inter-relacionam com base em
regras complexas de semântica e sintaxe. São
características das redes neurais recorrentes:
