循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中一种重要的神经网络结构，常用于处理序列数据。本文将介绍RNN的基本概念、原理和应用。
RNN基本概念
RNN是一种能够处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有循环结构，能够将前一个时间步的输出作为下一个时间步的输入。
RNN原理
RNN的基本原理如下：
- 输入层：输入层接收序列数据。
- 隐藏层：隐藏层包含循环单元，用于处理序列数据。
- 输出层：输出层将隐藏层的输出转换为最终输出。
RNN应用
RNN在许多领域都有广泛应用，以下是一些常见的应用场景：
- 自然语言处理：例如文本生成、机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列分析：例如股票价格预测、天气预测等。
相关资源
如果您想了解更多关于RNN的知识，可以参考以下资源：
RNN结构图