RNN（递归神经网络）是处理序列数据的强大工具，在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。本教程将带你入门 TensorFlow 中的 RNN。

RNN 简介

RNN（Recurrent Neural Network）是一种处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同，RNN 具有记忆功能，能够捕捉序列中的时间依赖关系。

RNN 的特点

  • 记忆功能：RNN 能够记住之前的信息，这对于处理序列数据非常重要。
  • 处理序列数据：RNN 适用于处理文本、时间序列、语音等序列数据。
  • 动态计算：RNN 的计算过程是动态的，需要逐个处理序列中的元素。

TensorFlow RNN 示例

以下是一个简单的 TensorFlow RNN 示例，用于生成股票价格预测。

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(50, input_shape=(None, 1)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

扩展阅读

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