循环神经网络（RNN）教程 🧠

循环神经网络（RNN）是一种专为处理序列数据设计的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等场景。其核心特点是通过循环结构记忆先前信息，从而捕捉数据中的时序依赖关系。

RNN 基本结构 🛠️

RNN 的基本单元包含：

• 输入门：控制新信息的流入
• 遗忘门：决定保留或丢弃历史信息
• 输出门：调节输出结果

通过这种机制，RNN 能够处理变长序列输入（如句子、视频帧等）。

典型应用场景 📈

• 文本生成：如机器翻译（/ai/group/deep-learning/tutorials/seq2seq）
• 语音识别：将音频信号转化为文字
• 时间序列预测：股票价格、天气数据等分析
• 情感分析：判断文本情绪倾向

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