RNN代码教程 🧠📚

什么是RNN？

循环神经网络（RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。其核心特点在于：

• 记忆能力：通过隐藏状态捕捉序列中的时序依赖关系
• 动态结构：适合处理变长输入（如文本、语音）
• 递归计算：每个时间步共享参数，实现参数复用

快速上手示例

以下是一个简单的Python实现示例（使用TensorFlow/Keras）：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

# 构建模型
model = Sequential([
    SimpleRNN(64, input_shape=(None, 1)),
    Dense(1)
])

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

# 训练模型
# (需补充具体数据加载和训练代码)

📌 扩展阅读：想深入了解RNN原理？点击这里查看基础知识详解

典型应用场景

1. 文本生成：如诗歌创作、对话系统
2. 时间序列预测：股票价格预测、天气预报
3. 语音识别：将音频信号转换为文本
4. 机器翻译：序列到序列的翻译任务

学习建议

• 🚀 建议先掌握基础神经网络知识
• 🧪 通过colab示例实践代码
• 📚 参考《深度学习》第二章关于RNN的讲解
• 🔄 注意梯度消失问题，可尝试LSTM/GRU变体

💡 提示：点击此处获取可直接运行的代码模板