递归神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具，在自然语言处理、时间序列分析等领域有着广泛的应用。本文将介绍如何在 Keras 中构建 RNN 结构。

1. RNN 基础

RNN 通过其循环连接能够处理序列数据，例如时间序列或文本数据。以下是 RNN 的基本组成部分：

  • 输入层：接收序列数据。
  • 隐藏层：包含循环连接，用于处理序列数据。
  • 输出层：根据隐藏层的输出产生最终输出。

2. Keras RNN 构建

在 Keras 中，可以使用 Sequential 模型或 Model 类构建 RNN。

2.1 使用 Sequential 模型

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

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=50, activation='relu', input_shape=(timesteps, features)))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

2.2 使用 Model 类

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, SimpleRNN, Dense

input_seq = Input(shape=(timesteps, features))
hidden_seq = SimpleRNN(units=50, activation='relu')(input_seq)
output_seq = Dense(units=1)(hidden_seq)
model = Model(inputs=input_seq, outputs=output_seq)
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

3. RNN 应用示例

以下是一个简单的 RNN 应用示例，用于时间序列预测。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import SimpleRNN, Dense

# 生成模拟数据
x = np.random.random((100, 10))
y = np.random.random((100, 1))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=50, activation='relu', input_shape=(10, 1)))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=100)

4. 扩展阅读

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RNN Structure