RNN 基础教程

循环神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具，常用于自然语言处理任务。本教程将为您介绍 RNN 的基本概念和实现。

什么是 RNN？

RNN（Recurrent Neural Network）是一种神经网络，它能够处理序列数据。不同于传统的神经网络，RNN 具有循环结构，允许信息在不同的时间步之间传递。

RNN 的工作原理

• 输入序列：输入序列可以是文本、时间序列数据等。
• 隐藏层：隐藏层包含循环单元，可以记住之前的信息。
• 输出序列：输出序列可以是标签、预测值等。

RNN 的应用

RNN 在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如：

• 文本分类：对文本进行分类，如情感分析、主题分类等。
• 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
• 语音识别：将语音信号转换为文本。

实践案例

本站提供了 RNN 实践案例 的教程，您可以学习如何使用 RNN 进行文本分类。

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RNN 的循环结构使其能够处理序列数据，这是其在自然语言处理领域取得成功的关键。

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