循环神经网络（RNN）是处理序列数据的一种强大工具，常用于自然语言处理、时间序列分析和语音识别等领域。

基础概念

  • 循环连接：RNN 通过循环连接将当前状态与之前的输出连接起来，这使得网络能够记住之前的信息。
  • 时间步长：RNN 逐个处理输入序列中的时间步长，并生成相应的输出。

RNN 类型

  • 简单 RNN：基本的 RNN，通过简单的循环连接来处理序列数据。
  • 长短期记忆网络（LSTM）：LSTM 通过引入门控机制来解决 RNN 的梯度消失问题，适用于处理长序列数据。
  • 门控循环单元（GRU）：GRU 是 LSTM 的简化版本，具有更少的参数和更快的训练速度。

实践案例

以下是一个简单的 RNN 模型，用于序列分类：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.SimpleRNN(50, input_shape=(None, 100)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

学习资源

想要深入了解 RNN，可以参考以下资源：

RNN 架构图

希望这些内容能帮助您更好地理解 RNN。