RNN（循环神经网络）入门指南🧠

什么是RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network）是一种专门处理序列数据的深度学习模型，通过时间序列的递归机制捕捉数据中的时序依赖关系。
✅ 核心特点:

• 支持变长输入输出
• 具备记忆能力（通过隐藏状态）
• 适用于文本、语音、时间序列等场景

RNN的结构示意图

典型应用场景🚀

1. 自然语言处理（如文本生成、情感分析）
2. 语音识别（将音频信号转化为文本）
3. 时间序列预测（如股票价格、天气预报）
4. 机器翻译（如英文到中文的序列转换）

学习资源📚

• 深度学习基础概念汇总
• Sequence Models 进阶教程
• RNN训练技巧与优化

常见问题？

🤔 Q: RNN和CNN有什么区别？
A: CNN适合处理网格状数据（如图像），而RNN处理序列数据（如文本/时间序列）
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