递归神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具。本教程将带你一步步实现一个简单的 RNN。

RNN 简介

RNN（递归神经网络）是一种特殊的神经网络，适合处理序列数据。它能够捕捉序列中的时间依赖关系。

实现步骤

  1. 安装依赖
    首先，确保你已经安装了 TensorFlow 和 Keras 库。可以通过以下命令安装：

    pip install tensorflow
pip install keras

  2. 数据准备
    准备一些序列数据。例如，可以使用股票价格、文本数据等。

  3. 构建模型
    使用 Keras 构建 RNN 模型。以下是一个简单的 RNN 模型示例：

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

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(50, input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

  4. 训练模型
    使用训练数据训练模型：

    model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

  5. 评估模型
    使用测试数据评估模型的性能：

    model.evaluate(x_test, y_test)

  6. 使用模型
    使用训练好的模型进行预测：

    y_pred = model.predict(x_test)

扩展阅读

更多关于 RNN 的知识，可以参考以下教程：

RNN 架构图