循环神经网络（RNN）入门教程🧠

什么是RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network）是一种专门处理序列数据的神经网络结构，通过时间序列的递归机制，能够捕捉数据中的时序依赖关系。
例如：

• 文本生成（如诗歌、故事）
• 语音识别
• 时间序列预测

RNN的核心特点

• 记忆能力：通过隐藏状态（hidden state）保留先前信息
• 序列处理：适用于按顺序输入的数据（如句子、时间序列）
• 变体丰富：包括LSTM、GRU等改进结构（点击了解LSTM实现）

典型应用场景🎯

1. 自然语言处理（NLP）
   • 文本分类
   • 机器翻译
   • 情感分析
2. 时间序列分析
   • 股票价格预测
   • 气象数据预测
3. 生成式任务
   • 诗歌创作
   • 对话生成

学习建议📚

• 先掌握基础神经网络知识（推荐教程）
• 通过代码实践理解反向传播（查看示例）
• 关注最新研究：如Transformer与RNN的对比

💡 小贴士：RNN在处理长序列时可能面临梯度消失问题，建议学习其改进版本LSTM或GRU！