循环神经网络教程

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种处理序列数据的强大神经网络模型。它擅长捕捉序列中的长期依赖关系，常用于自然语言处理、时间序列分析等领域。

基本概念

RNN的基本思想是，网络中的每个节点会接收来自前一个节点的输出，并将这个输出作为输入进行计算。这使得RNN能够处理序列数据，因为它可以记住之前的信息。

假设我们有一个简单的RNN模型，它用于预测下一个单词。

# 伪代码示例
def simple_rnn(input_sequence):
    for word in input_sequence:
        output = process(word)
        print(output)

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