🧠 循环神经网络（RNN）入门教程 📚

什么是 RNN？

循环神经网络是一种处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等场景。
与传统神经网络不同，RNN 具备记忆能力，能够捕捉数据中的时间依赖关系。

RNN 核心结构

• 隐藏状态（Hidden State）：保存序列历史信息，通过激活函数（如 tanh、ReLU）传递
• 循环连接：通过权重矩阵将当前输入与隐藏状态关联，形成时间序列的递归关系
• 变体模型：
  • 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 LSTM 结构，提升训练效率 ✅

RNN 典型应用场景

1. 文本生成：如聊天机器人 🤖
2. 机器翻译：将一种语言转换为另一种语言 🌍
3. 语音识别：将音频信号转换为文本 🎵
4. 时间序列预测：如股票价格预测 💰

扩展学习

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