递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种在自然语言处理和序列数据处理中广泛使用的神经网络架构。RNN能够处理序列数据，例如时间序列、文本数据等。
基本原理
RNN通过其递归结构，允许网络在不同的时间步处理数据。每个时间步的输出都依赖于前一时刻的输出和当前时刻的输入，这使得RNN能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。
应用场景
- 自然语言处理：例如机器翻译、情感分析、文本摘要等。
- 时间序列分析：例如股票价格预测、天气预测等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
与其他网络结构的比较
与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）相比，RNN能够更好地处理序列数据，因为它能够捕捉序列中的长期依赖关系。然而，RNN也存在一些问题，例如梯度消失和梯度爆炸。
与LSTM的比较
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是RNN的一种变体，它通过引入门控机制来解决梯度消失问题。LSTM在处理长期依赖关系方面比标准RNN更有效。
学习资源
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