递归神经网络（RNN）是一种强大的神经网络架构，特别适用于处理序列数据。以下是一些RNN的基础概念。
RNN 简介
递归神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同，RNN 允许信息在不同时间步之间传递。
RNN 特点
- 序列处理：RNN 可以处理时间序列数据，如图像、文本、声音等。
- 递归连接：RNN 中的神经元与自身连接，允许信息在不同时间步之间传递。
RNN 结构
RNN 的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层
输入层接收序列数据作为输入。
隐藏层
隐藏层包含一个或多个神经元，它们与输入层和输出层连接。
输出层
输出层将隐藏层的输出转换为最终输出。
RNN 应用
RNN 在许多领域都有广泛的应用，包括：
- 自然语言处理：文本生成、机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列分析：股票价格预测、天气预测等。
扩展阅读
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