什么是RNN？

RNN（循环神经网络）是一种专门处理序列数据的神经网络，通过时间序列的递归结构捕捉数据中的时序依赖关系。其核心特点包括：

  • 时间步长（Time Step）机制
  • 隐状态（Hidden State）传递
  • 可处理变长输入
RNN_Python

快速入门示例

以下使用TensorFlow实现简单RNN的代码框架：

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

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=32, input_shape=(timesteps, features)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

本示例基于Keras API，如需了解更多高级用法，可参考深度学习入门指南。

典型应用场景

  1. 时序预测（如股票价格预测）
  2. 自然语言处理（如文本生成）
  3. 语音识别
  4. 序列分类
LSTM_Python

进阶学习建议

  • 掌握梯度消失问题的解决方案（如使用LSTM）
  • 学习序列到序列（seq2seq）模型
  • 探索注意力机制（Attention Mechanism）
  • 实践实际项目（如情感分析）

如需查看完整代码示例和详细解释，请访问Python RNN实战案例。