循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种重要模型，特别适用于处理序列数据。本文将为您介绍 RNN 的基本概念、结构和应用。

基本概念

RNN 的主要特点是能够处理序列数据，比如时间序列、文本数据等。它通过循环的方式处理数据，使得模型能够记忆之前的信息，从而更好地捕捉序列中的模式。

结构

RNN 的基本结构如下：

  1. 输入层：接收序列数据的输入。
  2. 循环层：包含多个神经元，每个神经元都连接到前一个神经元的状态。
  3. 输出层：输出最终的结果。

应用

RNN 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 语言模型：用于生成文本、机器翻译等。
  • 语音识别：将语音信号转换为文本。
  • 时间序列分析：预测股票价格、天气变化等。

扩展阅读

想要更深入地了解 RNN，可以阅读以下教程：

RNN 图解