递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络模型，特别适用于处理时间序列数据，如图像、语音、文本等。以下是关于 RNN 的一些基本介绍和示例。

RNN 工作原理

RNN 通过其递归结构来处理序列数据。在每一时间步，RNN 都会读取并处理新的输入，同时保持对之前信息的记忆。

  • 输入层：接收序列数据。
  • 隐藏层：包含 RNN 单元，每个单元都会保留之前的信息。
  • 输出层：输出序列的预测值。

示例代码

以下是一个简单的 RNN 示例代码，演示了如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建一个 RNN 模型。

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

# 创建数据集
# ...

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=50, input_shape=(None, input_dim)))
model.add(Dense(units=1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 RNN 的信息，可以阅读以下链接：

RNN 图解