循环神经网络（RNN）教程 🧠

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，广泛应用于：

• 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、天气预测）
• 语音识别（如音频到文本转换）

RNN的核心在于记忆机制，通过隐藏状态（hidden state）捕捉序列中的时序依赖关系。🧠

RNN的基本结构

以下为RNN的典型架构图：

1. 输入层

接收序列中的每个时间步的输入（如字符、单词或数值）。

2. 隐藏层

通过循环连接保持状态，公式为：
$$ h_t = \tanh(W_{xh} \cdot x_t + W_{hh} \cdot h_{t-1} + b_h) $$

3. 输出层

生成当前时间步的输出（如预测下一个字符）。

RNN的应用场景

• 文本生成：通过训练RNN模型，可以生成连贯的文本段落。
• 机器翻译：如将英文句子翻译为中文，RNN能处理句子的上下文。
• 序列分类：对时间序列数据进行分类，例如判断股票走势。

推荐学习路径

1. 先了解基础神经网络（ml-projects/tutorials/ml/nn）
2. 学习RNN的变体，如LSTM和GRU（ml-projects/tutorials/ml/lstm）
3. 实践项目：尝试用RNN实现一个简单的聊天机器人

扩展阅读

• RNN的数学原理详解
• RNN在深度学习中的优化技巧

小贴士

✅ RNN适合处理长度不固定的序列数据
⚠️ 注意梯度消失问题，可选择LSTM或GRU作为替代方案
💡 尝试用不同激活函数（如ReLU、LeakyReLU）优化模型效果

点击此处查看RNN代码示例 🚀