🧠 深度学习实现：循环神经网络（RNN）详解

什么是RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络，通过时间序列的隐藏状态传递，能够捕捉数据中的时序依赖关系。
例如：

• 自然语言处理（如文本生成、情感分析）
• 时间序列预测（如股票价格、天气数据）
• 语音识别（如音频信号处理）

RNN核心结构

1. 输入层：接收序列数据（如字符、词向量）
2. 隐藏层：通过激活函数（如tanh、ReLU）计算隐藏状态
3. 输出层：生成预测结果（如分类标签、连续值）
4. 权重共享：同一层的权重在时间步间复用，减少参数量

实现步骤（以Python为例）

1. 导入库：import tensorflow as tf
2. 构建模型：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.SimpleRNN(64, input_shape=(None, 1)),
       tf.keras.layers.Dense(1)
   ])
   

3. 编译模型：model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
4. 训练模型：model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

应用场景示例

• 📚 文本生成：通过RNN生成小说或诗歌
• 💻 机器翻译：如英文到中文的序列转换
• 📈 金融预测：基于历史数据预测股价趋势

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