🧠 循环神经网络（RNN）教程

循环神经网络（RNN）是处理序列数据的经典神经网络模型，擅长捕捉时间依赖性信息。其核心特点在于通过循环连接，使信息在时间步之间传递，适用于自然语言处理、时间序列预测等场景。

📌 RNN 基本结构

• 输入层：接收序列数据（如文本、数值序列）
• 隐藏层：通过循环连接保留历史信息
• 输出层：生成当前时间步的预测结果
• 权重共享：同一层的权重在不同时间步复用，降低参数量

📈 典型应用场景

1. 自然语言处理（NLP）
   • 文本生成 🗣️
   • 机器翻译 🌍
   • 情感分析 😊
2. 时间序列预测
   • 股票价格预测 📊
   • 气象数据预测 🌤️
3. 语音识别
   • 将音频信号转化为文本 🎵

📚 学习资源推荐

• RNN 原理详解（推荐先了解基础神经网络）
• LSTM 与 GRU 的区别（RNN 的进阶变体）
• 实战案例：用 RNN 预测股票走势（项目实践路径）

⚠️ 注意事项

• RNN 可能存在梯度消失/爆炸问题，需通过 LSTM 或 GRU 解决
• 训练时建议使用序列长度适中的输入数据
• 可结合 注意力机制 提升性能