什么是 RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专为序列数据设计的神经网络，常用于文本处理任务。通过记忆先前输入信息，RNN 能够捕捉文本中的时序依赖关系，非常适合自然语言处理（NLP）场景。

RNN 的核心步骤

  1. 输入序列
    将文本转换为数字序列（如词向量），使用 tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer 工具

    文本序列化

  2. 构建模型
    使用 tf.keras.Sequential 添加 LSTM/GRU 层，例如： 

    model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
    tf.keras.layers.LSTM(64)
])

  3. 训练与预测
    通过 model.fit() 训练模型，用 model.predict() 进行文本生成

    模型训练过程

应用场景

  • 文本分类（如情感分析）
  • 机器翻译（结合 Attention 机制）
  • 序列生成（如诗歌创作）
  • 语音识别（与 CNN 结合）

扩展学习

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图片示例

📚 RNN 结构示意图
📊 文本生成效果对比

本教程基于 TensorFlow 2.x，所有代码均通过 TensorFlow 官方文档 验证