🎉 FastAI 教程：循环神经网络（RNN）详解

RNN 基础概念

循环神经网络（RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络结构，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。其核心特点是通过循环单元（如 LSTM、GRU）保留先前信息，解决传统神经网络无法处理时序依赖的问题。

📚 核心应用场景

• 文本生成：如聊天机器人、诗歌创作
• 机器翻译：将一种语言序列转换为另一种语言
• 时间序列预测：股票价格、天气预测等
• 语音识别：将音频信号转换为文本

RNN 技术要点

1. 序列输入输出：与全连接网络不同，RNN 输入和输出是序列形式
2. 隐藏状态：通过 h_t = f(x_t, h_{t-1}) 传递上下文信息
3. 反向传播时间（BPTT）：训练时计算梯度的方法，但易受梯度消失/爆炸影响
4. 变体结构：
   • LSTM（长短时记忆网络）：解决梯度消失问题
   • GRU（门控循环单元）：简化结构，提升效率

🌐 扩展学习

• 查看 FastAI 官方 RNN 示例代码
• 探索 RNN 在 NLP 中的进阶应用
• 了解 RNN 与 Transformer 的对比

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⚠️ 注意事项

• RNN 训练时需注意序列长度和批次大小的平衡
• 实际应用中推荐使用更先进的模型（如 Transformer）替代传统 RNN
• 本教程基于 FastAI 框架，适合 PyTorch 用户入门

通过本教程，你将掌握 RNN 的基本原理和实战技巧，为后续学习更复杂的序列模型打下坚实基础！