循环神经网络（RNN）因其处理序列数据的能力，在多个领域有广泛应用。以下是几个典型场景：
1. 自然语言处理（NLP）
- 文本分类、情感分析、命名实体识别等任务中，RNN能有效捕捉文本的上下文依赖关系。
- 📌 示例：使用RNN分析用户评论中的情感倾向
2. 机器翻译
- 如英译中、中译英等，RNN通过编码-解码结构实现序列到序列的映射。
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3. 文本生成
- 生成故事、诗歌或对话，RNN能基于已有文本延续创作。
- 📝 图片关键词：文本生成
4. 语音识别
- 将语音信号转换为文字，RNN处理时间序列数据的特性使其成为理想选择。
- 🎵 图片关键词：语音识别
5. 时间序列预测
- 如股票价格预测、天气预测等，RNN可学习数据中的时序模式。
- 📈 图片关键词：时间序列预测
RNN的变体（如LSTM、GRU）进一步优化了长期依赖建模，适合更复杂的任务。如需实践代码示例，可参考深度学习实战篇。