递归神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）是一种特殊的神经网络，它擅长处理序列数据。与传统的神经网络不同，RNN 允许信息在不同时间步之间传递，这使得它非常适合处理时间序列数据，如图像、语音和文本。
RNN 的工作原理
RNN 通过以下步骤处理序列数据：
- 输入序列：将输入序列分割成时间步，每个时间步对应一个输入向量。
- 隐藏层：隐藏层包含神经元，它们根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态来计算新的隐藏状态。
- 输出层：输出层根据最后一个时间步的隐藏状态生成输出。
RNN 的优势
- 处理序列数据：RNN 能够处理具有时间依赖性的序列数据。
- 动态模型：RNN 能够动态地学习序列中的模式。
RNN 的局限性
- 梯度消失/梯度爆炸：RNN 在训练过程中可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。
- 长序列处理：RNN 在处理长序列时可能会变得效率低下。
深度学习与 RNN
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。RNN 是深度学习中的一种重要模型，它可以与其他深度学习模型（如 CNN 和 LSTM）结合使用。
RNN 示意图
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