循环神经网络（RNN）是处理序列数据的核心工具，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。以下是RNN的基础知识与应用指南：

1. RNN 的核心概念

  • 序列建模：RNN通过记忆先前输入信息，处理如文本、语音等序列数据
  • 时间步（Time Step）：每个时刻的输入输出称为一个时间步，用 x_t 和 y_t 表示
  • 隐藏状态（Hidden State）：通过激活函数传递上下文信息，公式为：
    $$ h_t = \tanh(W_{xh}x_t + W_{hh}h_{t-1} + b_h) $$
  • 变体：LSTM 和 GRU 能解决传统RNN的梯度消失问题
rnn_structure

2. 典型应用场景

  • 文本生成：如聊天机器人、诗歌创作
  • 机器翻译：将一种语言序列转换为另一种语言序列
  • 情感分析：识别文本中的情绪倾向
  • 时间序列预测：股票价格、天气数据等

📌 想深入了解RNN进阶内容？可前往 /ai_tutorials_rnn_advanced 查看！

3. 代码示例（Python）

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.SimpleRNN(64, input_shape=(None, 1)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

4. 常见问题

  • Q: 如何选择RNN的隐藏单元数量？
    A: 通常通过实验调整，建议从64开始尝试
  • Q: RNN训练时如何处理长序列？
    A: 使用LSTM或GRU，或截断序列（truncating）

5. 扩展学习

💡 小贴士：在序列建模中，合理设置 padding 和 masking 可提升模型性能！