递归神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络，它能够处理序列数据，如时间序列、文本或语音。在 TensorFlow Keras 中，RNN 可以用来构建强大的序列模型。

RNN 简介

RNN 允许神经网络在序列的每个时间步都“记住”之前的信息。这使得 RNN 适合于处理具有时间依赖性的数据。

RNN 类型

  • 简单 RNN (Simple RNN): 传统的 RNN，可以处理简单的序列数据。
  • 长短期记忆网络 (LSTM): LSTM 通过引入门控机制来减少梯度消失问题，适合处理长序列数据。
  • 门控循环单元 (GRU): GRU 是 LSTM 的简化版本，具有更少的参数和更少的计算量。

示例

以下是一个使用 TensorFlow Keras 构建简单 RNN 的示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(50, input_shape=(timesteps, features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

扩展阅读

想要了解更多关于 RNN 的信息，请访问 TensorFlow Keras 官方文档.

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