循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种重要模型，它能够处理序列数据，如时间序列、文本等。RNN通过其独特的循环结构，使得模型能够“记住”之前的信息，这对于处理具有时间依赖性的数据非常有用。
RNN 简介
RNN的基本单元是循环单元，它包含一个隐状态，用于存储之前的信息。在每个时间步，RNN都会更新其隐状态，并将其作为当前时间步的输出。
- 优点：
- 能够处理序列数据。
- 能够“记住”之前的信息。
- 缺点：
- 难以处理长序列数据，因为梯度消失或梯度爆炸问题。
RNN 应用
RNN在多个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 自然语言处理：文本分类、机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列分析：股票预测、天气预测等。
图片示例
以下是一个简单的RNN结构图：
扩展阅读
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