循环神经网络（RNN）是处理序列数据的经典模型，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。以下是核心知识点梳理：
1. RNN 基本结构
- 时序依赖：通过隐藏状态（hidden state）捕捉序列中的前后关联
- 循环单元：包含输入门、遗忘门、输出门（如 LSTM 的三门机制）
- 反向传播：使用 BPTT（Back Propagation Through Time）训练
2. 典型应用场景
- 文本生成（如诗歌创作、对话系统）
- 机器翻译（结合 Attention 机制）
- 金融时序预测（股价趋势分析）
- 生物信息学（DNA 序列分析）
3. 优缺点对比
✅ 优势：
- 自然处理序列数据
- 参数共享降低计算量
⚠️ 局限：
- 难以捕捉长期依赖（vanishing gradient 问题）
- 训练复杂度较高
4. 扩展学习
- 深入理解 LSTM：RNN 的改进版本，解决长期依赖问题
- RNN 与 Transformer 对比：探索序列建模的新范式
- 实战项目：情感分析：用 RNN 实现文本分类
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