Keras教程：循环神经网络（RNN）入门 🧠

什么是RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network）是一种处理序列数据的强大工具，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。

RNN基础结构

1. 输入层：接受序列数据（如文本、时间步）
2. 隐藏层：通过循环机制保留历史信息
3. 输出层：生成序列预测结果

Keras实现步骤

1. 导入库

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import SimpleRNN, Dense
   

2. 构建模型

   model = Sequential()
   model.add(SimpleRNN(units=50, input_shape=(seq_length, num_features)))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   

3. 编译与训练

   model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
   model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
   

应用案例

• 文本生成 📖
• 机器翻译 🌍
• 股价预测 💰

深入学习

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