循环神经网络（RNN）是处理序列数据的经典模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等领域。它的核心特点是通过循环结构记忆先前信息，从而捕捉序列中的依赖关系。

RNN 的核心概念

  • 序列建模：RNN 通过时间步逐层处理输入，适用于文本、语音等有序数据。
  • 记忆单元：通过隐藏状态（Hidden State）传递信息，例如在句子中记忆前面的词。
  • 变体优化：为解决传统 RNN 的梯度消失问题，衍生出 LSTM（长短时记忆）和 GRU（门控循环单元）。
  • 应用场景：
    • 语言模型（如生成文本）
    • 机器翻译
    • 时序预测（如股票价格、天气）
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学习资源推荐

RNN 的挑战与改进

  • 梯度消失/爆炸：通过使用 PEEP（残差连接）或 双向 RNN 解决。
  • 长距离依赖：Transformer 模型通过自注意力机制更高效地处理。
  • 训练技巧：建议使用 动态计算图（如 PyTorch）进行调试。
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📌 小提示：RNN 的训练复杂度较高，建议从简单的任务（如字符级语言模型）开始实践！