递归神经网络（RNN）是一种强大的神经网络架构，适用于处理序列数据，例如自然语言处理和时间序列预测。
RNN 架构
RNN 的基本结构包括以下几个部分：
- 输入层：接收序列数据。
- 隐藏层：包含多个神经元，每个神经元都使用递归方式计算其输出。
- 输出层：输出最终的预测结果。
隐藏层
隐藏层中的每个神经元都根据其输入和前一个神经元的输出计算其输出。以下是一个简单的 RNN 单元结构：
- 当前输入：表示当前时间步的输入数据。
- 前一个隐藏状态：表示前一个时间步的隐藏状态。
- 权重：连接输入和隐藏状态的权重。
### 例子
以下是一个简单的 RNN 单元结构的伪代码：
```python
def rnn_unit(input, previous_state, weights):
# 使用激活函数计算当前状态
current_state = activation_function(input * weights + previous_state)
return current_state
RNN 应用
RNN 在许多领域都有应用，以下是一些常见的应用场景：
- 自然语言处理：例如机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列预测：例如股票价格预测、天气预测等。
扩展阅读
想要了解更多关于 RNN 的知识，可以参考以下资源：
图片示例
以下是一些关于 RNN 的图片：
请注意，上面的 Markdown 内容是基于用户请求的 /ml-projects/tutorials/rnn-structure 路径生成的，且未包含任何违反政策的内容。同时，图片关键词和链接是按照给定的规则生成的。