RNN 教程

递归神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络，它能够处理序列数据，如时间序列、文本等。本教程将介绍 RNN 的基本概念、架构以及应用。

RNN 架构

RNN 的基本架构如下：

• 输入层：接收序列数据。
• 隐藏层：包含多个神经元，每个神经元都负责处理序列中的不同部分。
• 输出层：根据隐藏层的输出生成最终结果。

RNN 应用

RNN 在很多领域都有应用，以下是一些常见的应用场景：

• 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

想要了解更多关于 RNN 的内容，可以阅读以下文章：

• RNN 简介
• RNN 实践

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下面是 RNN 架构的示意图：