什么是RNN？
循环神经网络是一种专门处理序列数据的神经网络，通过引入循环连接，使网络能够捕捉时间序列中的依赖关系。与传统神经网络不同，RNN的节点具有记忆能力，适合任务如：
- 自然语言处理（NLP）
- 语音识别
- 时间序列预测
- 序列标注（如词性标注）
RNN的核心结构
RNN通过隐藏状态（Hidden State）传递信息，其基本单元如下：
- 输入层：接收当前时间步的输入数据
- 隐藏层：通过激活函数（如tanh或ReLU）处理信息
- 输出层：生成当前时间步的输出
- 循环连接：将隐藏状态反馈到自身
RNN的应用场景 📚
- 文本生成：通过序列预测生成连贯文本
- 机器翻译：处理不同长度的输入输出序列
- 情感分析：分析文本中的时序语义
- 股票预测：基于历史数据预测未来趋势
RNN的优缺点 💡
优点：
- 能处理变长序列输入
- 通过隐藏状态传递上下文信息
- 适合时间依赖性强的任务
缺点：
- 梯度消失/爆炸：长期依赖难以有效学习
- 训练复杂度高：需处理序列的时序传播
- 计算效率较低：相比Transformer等模型
扩展阅读 🔗
想要深入了解RNN的进阶应用，可以参考：