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、时间序列分析等领域。以下是一个简单的 RNN 代码示例，用于演示其基本结构和应用。

安装必要的库

在开始之前，请确保您已经安装了以下库：

  • TensorFlow
  • Keras

您可以使用以下命令安装：

pip install tensorflow keras

代码示例

以下是一个简单的 RNN 代码示例，使用 Keras 库构建：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, SimpleRNN

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(50, input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(1))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 RNN 的知识，可以阅读以下教程：

希望这个示例能帮助您更好地理解 RNN 的基本原理和应用。🎉

图片展示

RNN 结构图

RNN_structure