RNN 模型介绍
递归神经网络（RNN）是一种处理序列数据的神经网络架构。它特别适用于时间序列分析、自然语言处理等领域。以下是一些关于 RNN 模型的基本介绍。
RNN 工作原理
- 序列输入：RNN 接受序列数据作为输入，如时间序列或文本。
- 递归连接：每个时间步的输出都会被传递回网络，用于下一时间步的计算。
- 状态保持：RNN 通过保持状态（通常是一个隐藏层）来捕捉序列中的长期依赖关系。
RNN 优势
- 处理序列数据：RNN 能够处理任意长度的序列。
- 捕捉长期依赖：与传统的循环连接相比，RNN 可以更好地捕捉长期依赖关系。
RNN 应用
- 自然语言处理：如文本生成、机器翻译、情感分析等。
- 时间序列分析：如股票价格预测、天气预测等。
RNN 结构示意图
相关资源
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