RNN 简介

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。其核心特点是通过循环连接，让网络能够记忆之前的信息，从而更好地捕捉序列中的依赖关系。

RNN 的基本原理

RNN 通过隐藏状态（hidden state）传递信息，公式如下：
$$ h_t = \text{tanh}(W_{hh} \cdot h_{t-1} + W_{xh} \cdot x_t + b_h) $$
$$ o_t = \text{softmax}(W_{ho} \cdot h_t + b_o) $$

  • $ h_t $：当前时间步的隐藏状态
  • $ x_t $：当前输入
  • $ o_t $：输出
循环神经网络结构图

RNN 的应用场景

  1. 自然语言处理（NLP）

    • 文本生成 📝
    • 机器翻译 🌐
    • 情感分析 😊

  2. 时间序列预测

    • 股票价格预测 📈
    • 气象预测 🌤️

  3. 语音识别

    • 将音频信号转换为文字 🎤

RNN 的变体

  • 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，提高效率 🔄
LSTM结构图

代码示例（Python）

import tensorflow as tf  
model = tf.keras.Sequential([  
    tf.keras.layers.SimpleRNN(32, input_shape=(None, 1)),  
    tf.keras.layers.Dense(1)  
])  
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

扩展阅读

时间序列预测示例