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🧠 使用Python实现RNN的完整示例

1. RNN基础概念

RNN（循环神经网络）是一种处理序列数据的神经网络，适用于文本、时间序列等场景。其核心特点包括：

🛠️ 持续的时序依赖关系
🔄 循环连接结构
📊 多层堆叠能力

2. 实现步骤

2.1 数据准备

使用pandas加载数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('sequence_data.csv')

📌 数据格式示例：

时间步	特征1	特征2	标签
0	0.2	0.5	1
1	0.3	0.6	0

2.2 模型构建

使用TensorFlow/Keras构建RNN：

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

model = Sequential([
    SimpleRNN(64, input_shape=(timesteps, features)),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

2.3 训练与评估

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))

3. 扩展学习

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