递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。它能够捕捉序列中元素之间的依赖关系，因此在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
RNN 特点
- 序列处理：RNN 能够处理序列数据，如时间序列、文本等。
- 递归结构：RNN 的结构允许其处理任意长度的序列。
- 状态保持：RNN 能够在处理序列时保持状态，从而捕捉序列中的依赖关系。
RNN 应用
- 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。
相关资源
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- 门控循环单元（GRU）：GRU 是另一种特殊的 RNN，结构比 LSTM 简单，但性能相近。
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