递归神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具，常用于自然语言处理、时间序列分析等领域。以下是一些关于 RNN 教程代码的概述。

基本概念

RNN 通过其递归结构允许信息在多个时间步之间流动，这使得它们能够捕捉序列中的长期依赖关系。

示例代码

以下是使用 Python 和 TensorFlow 实现的简单 RNN 代码示例。

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.SimpleRNN(50, input_shape=(None, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

扩展阅读

如果您想深入了解 RNN，可以阅读以下教程：

图片示例

RNN 结构图

RNN_structure

递归神经网络示例

RNN_example