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🧠 Python 循环神经网络（RNN）项目指南
循环神经网络（RNN）是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。以下是关于 RNN 的技术项目资源与实践建议：

📚 1. RNN 核心概念

序列建模：RNN 通过记忆先前输入信息，捕捉序列中的时间依赖关系
变体类型：如 LSTM、GRU 等改进结构（可点击 LSTM 原理深入学习）
应用场景：文本生成、语音识别、股票预测等

Recurrent_Neural_Network

🧰 2. 推荐项目实践

情感分析工具：使用 Keras 构建 RNN 情感分类模型
时间序列预测：基于 PyTorch 的股票价格预测项目

代码示例：

import torch
from torch.nn import RNN

# 简化的 RNN 示例代码
model = RNN(input_size=100, hidden_size=128, num_layers=2)

Time_Series_Prediction

🌐 3. 学习资源

RNN 详细教程（含代码实战）
深度学习框架对比：Keras vs PyTorch 的 RNN 实现差异
社区项目库：探索更多开源 RNN 应用

⚠️ 注意事项

数据预处理：序列长度标准化是训练 RNN 的关键步骤
梯度消失问题：建议使用 LSTM 或 GRU 替代传统 RNN
超参数调优：学习率、隐藏层大小等需根据任务调整

GRU_LSTM_Comparison

如需进一步探索 RNN 技术，可访问社区技术文档获取更多资料。