🧠 RNN 教程：循环神经网络入门与实战

什么是 RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络，擅长捕捉时间序列中的依赖关系。
🧠 核心特点：

• 通过隐藏状态（hidden state）传递信息
• 支持变长输入输出
• 常用于自然语言处理、语音识别等场景

RNN 结构原理

🧩 基础架构：

1. 输入层接收序列数据（如字符或词）
2. 隐藏层通过激活函数（如 tanh 或 ReLU）处理信息
3. 输出层生成预测结果
4. 通过反向传播算法（Backpropagation through Time, BPTT）训练

📌 图示：

RNN 应用场景

🎧 经典案例：

• 语音识别（Speech Recognition）
• 机器翻译（Machine Translation）
• 时序预测（Time Series Forecasting）

📝 实际应用：

• 文本生成（如聊天机器人）
• 情感分析（Sentiment Analysis）
• 序列分类（Sequence Classification）

📌 扩展阅读：

• LSTM 教程：RNN 的进阶版本
• Transformer 模型：对比 RNN 的新架构

RNN 学习资源

📚 推荐工具：

• Colab 实战教程：动手实现 RNN
• RNN 原理动画：可视化理解

📌 图示：