循环神经网络入门

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种处理序列数据的神经网络模型，它在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。

RNN 简介

RNN 允许神经网络处理序列数据，例如时间序列数据或文本数据。与传统的神经网络不同，RNN 具有记忆能力，能够保存之前的信息。

RNN 工作原理

RNN 通过循环连接来处理序列数据。在每个时间步，RNN 会读取输入序列的一部分，并更新其内部状态。

RNN 架构

• 输入层：接收序列数据。
• 隐藏层：包含循环连接，用于存储信息。
• 输出层：生成预测或输出。

RNN 应用

RNN 在以下领域有着广泛的应用：

• 自然语言处理：文本分类、机器翻译、情感分析等。
• 语音识别：将语音信号转换为文本。
• 时间序列分析：股票价格预测、天气预测等。

学习资源

想要更深入地了解 RNN，可以参考以下资源：

• 深度学习之循环神经网络
• RNN 教程

RNN 架构图