循环神经网络（RNN）教程 🧠

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。以下是核心知识点梳理：

1. 基础概念

• 序列建模：RNN通过时间步处理输入，保留历史信息
• 隐藏状态：用h_t = f(W_h * [h_{t-1}, x_t] + b_h)表示
• 变体：LSTM（长短时记忆）、GRU（门控循环单元）

2. 典型应用

• 文本生成 📝
• 机器翻译 🌐
• 语音识别 🎤
• 金融时序预测 💰

3. 学习路径推荐

• 入门：深度学习基础
• 实战：PyTorch RNN实例
• 进阶：Transformer模型对比

4. 资源补充

• 📚 官方教程：RNN原理详解
• 🧪 实验环境：Colab实战演示
• 🌐 国际资源：RNN Tutorial in English