循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种特殊的神经网络，它擅长处理序列数据。RNN 能够捕捉序列中的时间依赖关系，因此在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。

RNN 的工作原理

RNN 的基本结构如下：

  1. 输入层：接收序列数据。
  2. 隐藏层：包含多个神经元，每个神经元负责处理序列中的一个元素。
  3. 输出层：根据隐藏层的输出生成预测结果。

RNN 的特点是隐藏层中的神经元会根据之前的输入和当前输入进行计算，从而实现序列数据的处理。

RNN 的优点

  • 处理序列数据：RNN 能够有效地处理序列数据，如文本、语音等。
  • 时间依赖性：RNN 能够捕捉序列中的时间依赖关系，从而提高预测的准确性。
  • 易于实现：RNN 的结构相对简单，易于实现。

RNN 的缺点

  • 梯度消失/爆炸：RNN 在训练过程中容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致训练效果不佳。
  • 计算复杂度：RNN 的计算复杂度较高，不适合处理大规模数据。

扩展阅读

想要了解更多关于 RNN 的知识，可以阅读以下文章：

RNN 结构图