Redes neurais artificiais (ANNs), incluindo arquiteturas poderosas como redes neurais convolucionais (CNNs) que se destacam em tarefas como reconhecimento de imagens, operam fundamentalmente com entradas fixas e independentes. Embora tenham sido revolucionárias em sua época, aplicar essas redes diretamente a problemas sequenciais revela limitações significativas. Tentar forçar dados sequenciais no formato de uma ANN padrão é como tentar ler um livro olhando todas as palavras embaralhadas em uma única página – perde-se a narrativa, o fluxo e as dependências cruciais entre os elementos.

Vamos analisar os motivos específicos pelos quais as ANNs padrão têm dificuldades com dados sequenciais:

• Tamanhos fixos: tornando-as inadequadas para sequências de comprimento variável sem soluções complexas como preenchimento (padding) ou truncamento;

• Sem compartilhamento de parâmetros ao longo do tempo: forçando a rede a aprender a mesma característica de forma independente em cada possível passo temporal;

• Ineficientes para sequências longas: processar sequências longas com ANNs pode ser computacionalmente caro e consumir muita memória; já que o número de parâmetros cresce linearmente com o comprimento da sequência.

Essas restrições arquiteturais fundamentais fazem com que as ANNs padrão não consigam capturar de forma eficaz dependências temporais ou manter memória de informações passadas dentro de uma sequência. Elas tratam cada instância de entrada de forma isolada, o que é uma desvantagem crítica quando a saída depende não apenas da entrada atual, mas de todo o histórico de entradas. Superar essas limitações exige um projeto de rede neural que seja inerentemente construído para lidar com sequências, lembrando pontos de dados anteriores e aplicando o aprendizado ao longo dos passos temporais. É justamente essa lacuna que as redes neurais recorrentes (RNNs) foram projetadas para preencher.