Перевод: Давыдов А.Н.
Мы полюбили RNN (рекуррентные нейронные сети), LSTM (Long-short term memory), и все их варианты. А теперь пора от них отказаться!
В 2014 году LSTM и RNN, были воскрешены. Но мы были молоды и неопытны. В течении нескольких лет они был способом решения таких задач как: последовательное обучение, перевод последовательностей (seq2seq). Так же они позволили добиться потрясающих результатов в понимании речи и переводе ее в текст. Эти сети поспособствовали восхождению таких голосовых помощников как Сири, Кортана, голосовые помощники Гугл и Алекса. Не забудем и машинный перевод, который позволил нам переводить документы на разные языки. Или нейросетевой машинный перевод, позволяющий переводить изображения в текст, текст в изображения, делать субтитры для видео и т.д.
Затем, в последующие годы (2015-16) появились ResNet и Attention («Внимание»). Тогда начало приходить понимание, что LSTM – была умной техникой обойти, а не решить задачу. Так же Attention показал, что MLP сеть (Multi-Layer Perceptron Neural Networks -многослойные персептроны) может быть заменена усредняющими сетями, управляемыми вектором контекста. (более подробно об этом дальше).
Прошло всего 2 года, и сегодня мы можем однозначно сказать:
«Завязывайте с RNN и LSTM, они не так хороши!»
Можете не принимать наши слова на веру, просто посмотрите, что сети на основе Attention используют такие компании как Гугл, Фэйсбук, Сэйлфорс и это только некоторые из них. Все эти компании заменили RNN сети и их варианты на сети основанные на Attention и это только начало. Дни RNN сочтены во всех приложениях, так как они требуют больше ресурсов для обучения и работы, чем модели основанные на Attention.
Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности. 
