递归神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。以下是一些关于 RNN 基础的知识点。
1. RNN 简介
RNN（递归神经网络）是一种能够处理序列数据的神经网络。与传统的全连接神经网络不同，RNN 具有递归结构，允许它记住之前的信息。
2. RNN 结构
RNN 的基本结构如下：
- 输入层：接收序列数据。
- 隐藏层：包含多个神经元，每个神经元都与前一个神经元相连。
- 输出层：输出序列数据的预测结果。
3. RNN 工作原理
RNN 通过递归连接隐藏层，使得网络能够记住之前的信息。具体来说，每个时间步的输出都依赖于当前输入和之前所有时间步的输出。
4. RNN 应用
RNN 在多个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译等。
- 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。
5. 扩展阅读
想要了解更多关于 RNN 的知识，可以阅读以下教程：
6. 图片展示
以下是一些 RNN 相关的图片：