递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种特殊的神经网络，它擅长处理序列数据，例如时间序列数据、文本数据等。本文将简要介绍 RNN 的基本概念、原理以及应用。
RNN 基本概念
RNN 的核心思想是利用序列中的信息来预测下一个元素。它通过循环连接来实现，使得前一个时间步的输出可以影响后续时间步的计算。
RNN 工作原理
- 输入层：接收序列数据。
- 隐藏层：包含多个神经元，每个神经元负责处理序列中的一个元素。
- 循环层：连接隐藏层中的神经元，使得前一个时间步的输出可以影响后续时间步的计算。
- 输出层：根据隐藏层的输出生成预测值。
RNN 应用
RNN 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列分析：股票价格预测、天气预测等。
扩展阅读
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