循环神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具，广泛应用于自然语言处理、时间序列分析和语音识别等领域。以下是一个简单的RNN教程，帮助您入门。
基本概念
RNN通过其循环结构能够处理序列数据，并能够捕捉序列中的长期依赖关系。
- 输入序列：RNN逐个处理输入序列中的元素。
- 隐藏状态：RNN使用隐藏状态来存储和传递信息。
- 输出序列：RNN输出序列，可以是标签、概率分布或其他信息。
RNN结构
RNN的基本结构如下：
- 输入层：接收输入序列。
- 隐藏层：包含循环结构，用于处理输入序列。
- 输出层：根据隐藏层的状态生成输出序列。
示例
假设我们有一个简单的RNN模型，用于预测下一个字符。
- 输入序列：
"hello" - 隐藏状态：初始为全零向量。
- 输出序列：预测的下一个字符。
资源链接
图片示例
总结
RNN是处理序列数据的强大工具，理解其基本概念和结构对于深入研究深度学习至关重要。