🔍 什么是 RNN？
RNN（Recurrent Neural Network）是一种专门处理序列数据的神经网络，常用于自然语言处理、时间序列预测等场景。其核心特点是通过循环结构保留历史信息，适合处理像文本、语音这样的数据。
🧠 RNN 原理简析
- 时间步展开：RNN 通过时间步（timestep）逐个处理输入序列，每一步的输出依赖于当前输入和前一步的隐藏状态。
- 隐藏状态：用
h_t = tanh(W_h * h_{t-1} + W_x * x_t + b)公式传递上下文信息。 - 变体：LSTM 和 GRU 是 RNN 的改进版本，解决了长期依赖问题 😊
📈 典型应用场景
| 场景 | 示例 |
|---|---|
| 机器翻译 | 英文→中文的句子转换 |
| 文本生成 | 用 RNN 写诗或故事 |
| 时序预测 | 股票价格或天气预测 |
📘 学习资源推荐
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