🧠 循环神经网络（RNN）教程

什么是循环神经网络？

循环神经网络是一种专门处理序列数据的深度学习模型，通过时间序列的循环结构，能够捕捉数据中的时间依赖性。

循环神经网络结构

RNN 的核心特点

  • ✅ 记忆能力：通过隐藏状态保留先前信息
  • ✅ 序列处理：适用于文本、语音、时间序列等数据
  • ⚠️ 梯度消失/爆炸：训练时可能遇到的挑战
  • ✅ 变体发展：如LSTM、GRU等改进版本

典型应用场景

  1. 📚 文本生成（如诗歌、故事）
  2. 📊 时间序列预测（股票、天气）
  3. 🎵 语音识别与合成
  4. 🤖 机器翻译（序列到序列任务）

学习建议

  1. 📚 推荐阅读：深度学习基础概念
  2. 🧠 实践项目：尝试用RNN实现简单的文本分类任务
  3. 📌 进阶内容：探索Transformer模型如何替代RNN

扩展学习

循环神经网络应用案例