RNN 教程：循环神经网络入门 🧠

什么是 RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络模型。与传统的全连接网络不同，RNN 具备记忆能力，能够捕捉数据中的时序依赖关系。

核心特点

• 时序处理：通过循环连接处理输入序列（如文本、时间序列）
• 隐藏状态：保存先前信息以辅助后续计算
• 变体丰富：如 LSTM、GRU 等改进版本更擅长长距离依赖

典型应用场景

• 📖 自然语言处理（NLP）：文本生成、机器翻译
• 📈 时间序列预测：股票价格、天气预测
• 🎵 语音识别：将音频信号转换为文本

学习路径推荐

1. 先掌握基础：神经网络入门
2. 深入理解序列建模：Seq2Seq 教程
3. 实践项目：RNN 实战案例

注意事项

• ⚠️ RNN 训练时需注意梯度消失/爆炸问题
• 📊 使用可视化工具（如 TensorBoard）监控训练过程
• 🧪 尝试不同激活函数（如 tanh、ReLU）对比效果

如需更深入的数学推导，可参考 RNN 数学原理 路径。