TensorFlow RNN 教程

本教程将介绍如何使用 TensorFlow 实现循环神经网络（RNN）。RNN 在处理序列数据，如时间序列、文本和语音等，具有很好的效果。

什么是 RNN？

RNN（循环神经网络）是一种特殊的神经网络，它具有循环连接。这使得 RNN 能够处理序列数据，因为它可以“记住”之前的信息。

RNN 结构

RNN 的基本结构如下：

• 输入层：将序列数据输入到神经网络。
• 隐藏层：包含多个神经元，每个神经元都连接到之前的隐藏层状态和当前输入。
• 输出层：输出最终结果。

TensorFlow RNN 示例

以下是一个简单的 TensorFlow RNN 示例，用于预测股票价格：

import tensorflow as tf

# 创建 RNN 模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.SimpleRNN(50, input_shape=(None, 1)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

扩展阅读

更多关于 TensorFlow RNN 的信息，请参阅以下链接：

• TensorFlow 官方文档 - RNN

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