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结构，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。
RNN的核心结构
- 循环连接：通过时间步的循环，网络能够捕捉序列中的时序依赖关系
- 隐藏状态：保存先前输入的信息，用于影响后续计算
- 变体类型：如LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）用于解决梯度消失问题
RNN的典型应用场景
- 文本生成：如聊天机器人、文章续写
- 机器翻译：将一种语言的序列转换为另一种语言
- 时间序列预测：股票价格、天气预测等
- 语音识别：将音频信号转换为文本
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📌 小提示：理解RNN需要结合数学公式与代码实践，建议先掌握线性代数与概率论基础后再深入学习！