循环神经网络（RNN）是一种强大的神经网络模型，特别适用于处理序列数据。它能够捕捉序列中的时间依赖性，广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域。

基础概念

RNN 的基本单元是循环单元，它允许信息在不同的时间步之间流动。以下是 RNN 的几个关键概念：

  • 输入序列：输入到 RNN 的序列数据。
  • 隐藏状态：RNN 在每个时间步维护的一个状态，它包含了序列到当前时间步的累积信息。
  • 输出序列：RNN 生成的输出序列，可以用于预测或分类。

应用实例

  • 语言模型：使用 RNN 模型来预测下一个单词，从而生成文本。
  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
  • 情感分析：分析文本的情感倾向，例如正面、负面或中性。

学习资源

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