RNN介绍 🧠
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结构，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。以下是RNN的核心知识点：
1. RNN基本结构
RNN通过循环连接实现对序列信息的捕获，其核心单元如下：
- 隐藏状态：保存序列的历史信息，通过激活函数（如tanh或ReLU）传递
- 时间步：按顺序处理输入数据，每个时间步的输出依赖于当前输入和前一时间步的隐藏状态
- 权重共享：同一层的权重在不同时间步复用，降低参数量
2. RNN特点
- 顺序敏感：能捕捉序列中的时间依赖关系（例如：
"我 爱 你"与"你 爱 我"的语义差异） - 变长输入：支持不同长度的序列输入（如：
<input type="text" name="sequence">） - 梯度问题：长期依赖时可能出现梯度消失或爆炸，需通过LSTM/GRU等改进结构解决
3. 应用场景
- 文本生成（如：
<a href="/ml-projects/tutorials/text_generation">文本生成教程</a>） - 机器翻译（处理不同语言的序列对齐）
- 股票预测（时间序列分析）
- 语音识别（音频信号序列处理）
4. 注意事项
- 序列长度：过长的序列可能导致计算效率低下
- 训练技巧：可采用teacher forcing或attention机制优化
- 框架选择：推荐使用PyTorch或TensorFlow实现
如需深入理解RNN的数学原理，可参考：RNN数学推导教程