RNN 深度学习教程

递归神经网络（RNN）是一种强大的神经网络模型，特别适用于处理序列数据，如图像、音频和文本。在本教程中，我们将探讨 RNN 的基本概念、架构和应用。

基本概念

RNN 通过其循环结构来处理序列数据，允许信息在多个时间步之间共享和利用。以下是 RNN 的关键特点：

• 序列输入和输出：RNN 可以接受序列数据作为输入，并产生序列数据作为输出。
• 时间步依赖性：RNN 中的每个神经元都与其前一个神经元的状态有关，这使得模型能够记住之前的信息。

架构

RNN 的基本架构如下：

• 输入层：接受序列数据。
• 隐藏层：包含循环结构，用于存储信息。
• 输出层：将信息转换为所需的输出。

应用

RNN 在多个领域都有广泛应用，以下是一些常见的应用场景：

• 自然语言处理：例如文本生成、机器翻译等。
• 语音识别：将语音信号转换为文本。
• 时间序列分析：例如股票价格预测、天气预报等。

例子

以下是一个简单的 RNN 例子，用于文本生成：

• 输入：序列数据（例如，单词序列）。
• 输出：生成文本（例如，根据输入序列生成新的句子）。

深入阅读

想要了解更多关于 RNN 的内容，请参阅以下链接：

• RNN 详解

RNN 架构图