递归神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）是一种处理序列数据的神经网络模型。它能够通过循环连接，记住之前的信息，这对于处理如时间序列数据、文本等序列数据非常有用。

RNN的基本概念

  • 序列数据：如时间序列、文本、语音等。
  • 递归：RNN的循环连接允许网络在不同的时间步长处理信息。
  • 记忆：RNN能够通过循环连接来“记忆”之前的信息。

RNN的结构

RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

  • 输入层：接收序列数据。
  • 隐藏层：包含循环连接，用于处理序列数据。
  • 输出层：根据序列数据生成输出。

RNN的应用

RNN在许多领域都有广泛的应用，如：

  • 自然语言处理：文本生成、机器翻译等。
  • 时间序列分析：股票价格预测、天气预测等。
  • 语音识别：将语音转换为文本。

图片示例

神经网络结构

Neural_Network_Structure

RNN循环连接

RNN_Circular_Connection

更多信息

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