📌 什么是 RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专为处理序列数据设计的神经网络模型，能够捕捉时间序列中的依赖关系。

  • 核心特点：通过“记忆”机制处理序列，适用于文本、语音、时间序列等任务
  • 应用场景：
    • 📝 文本生成与摘要
    • 🤖 机器翻译（如英文到中文）
    • 📈 时间序列预测（股票、天气）
    • 😊 情感分析（评论情感判断）
RNN_Structure

🔍 RNN 的工作原理

RNN 通过隐藏状态（hidden state）传递信息，公式如下：
$$ h_t = \tanh(W_{hh} h_{t-1} + W_{xh} x_t + b_h) $$

  • $ h_t $：当前时间步的隐藏状态
  • $ x_t $：当前输入
  • $ W_{hh}, W_{xh} $：权重矩阵
  • 📌 注意：传统 RNN 存在梯度消失/爆炸问题，改进版本如 LSTM 和 GRU 更常用

📚 扩展阅读

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🧪 实战案例

  1. 文本摘要：使用 RNN 从长文本中提取关键信息
  2. 聊天机器人：基于序列的对话生成
  3. 手写数字识别：处理时序数据（如动态书写轨迹）
RNN_Text_Generation

📌 小贴士

  • 🚫 避免直接使用传统 RNN，优先选择 LSTM 或 GRU
  • 📈 可通过 PyTorch RNN 示例 实践代码
  • 🧠 RNN 适合短期依赖，长序列任务需结合注意力机制（如 Transformer）

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