什么是RNN？
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种专门处理序列数据的深度学习模型。与传统神经网络不同，RNN具有记忆能力，能够捕捉数据中的时序依赖关系。
核心特点
- 时序处理：通过隐藏状态（hidden state）保存先前信息
- 变长输入：可处理不同长度的序列数据
- 应用场景：自然语言处理、时间序列预测、语音识别等
RNN工作原理📚
- 输入序列：按时间步（time step）逐步输入数据
- 隐藏状态：通过激活函数传递信息
- 输出结果：每个时间步生成对应的输出
公式表示：
$$ h_t = \sigma(W_{hh}h_{t-1} + W_{xh}x_t + b_h) $$
$$ o_t = W_{ho}h_t + b_o $$
典型应用场景💡
- 文本生成：如聊天机器人、诗歌创作
- 机器翻译：将一种语言转换为另一种语言
- 股票预测：分析历史价格走势
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RNN变体介绍🚀
- LSTM：长短期记忆网络（解决梯度消失问题）
- GRU：门控循环单元（简化LSTM结构）
- 双向RNN：同时利用过去和未来信息
学习建议📊
- 推荐从简单实现开始：RNN代码示例
- 可通过可视化工具理解动态过程：RNN可视化教程
- 阅读经典论文：Understanding LSTM Networks
📘 注意：RNN在处理长序列时可能面临计算复杂度问题，建议结合Transformer等新兴模型学习