🧠 什么是 RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种处理序列数据的神经网络，适用于自然语言处理、时间序列预测等场景。其核心特点是通过循环结构保留历史信息，用🧠符号表示其记忆能力。

💻 TensorFlow 实现 RNN 的步骤

  1. 数据准备
    使用tf.data.Dataset加载时序数据，例如股票价格或文本序列。

    序列数据示例

  2. 构建模型
    通过tf.keras.layers.SimpleRNN或tf.keras.layers.LSTM创建层。
    示例代码： 

    model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
    tf.keras.layers.SimpleRNN(units=64),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
    TensorFlow 代码结构

  3. 训练与预测
    使用model.fit()训练模型，model.predict()进行序列预测。
    ⚠️ 注意：训练时需设置epochs和batch_size参数。

📈 应用场景

  • 自然语言处理：如情感分析、机器翻译
    自然语言处理 RNN
  • 时间序列预测：如股票趋势预测、天气预测
  • 生成模型：如文本生成、序列生成

📚 扩展阅读

想深入了解 RNN 的变体？可以阅读 TensorFlow 官方文档 - RNN 指南 或 深度学习入门：RNN 详解。

📌 小贴士

  • 使用tf.keras.layers.LSTM可提升长序列处理能力
  • 调试时可通过model.summary()查看模型结构
  • 优化时注意梯度消失问题，可尝试使用GRU或双向RNN

如需更多实战案例，请访问 TensorFlow RNN 项目集合 🚀！