递归神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）是一种处理序列数据的神经网络，它能够捕捉序列中的时间依赖关系。RNN 在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
RNN 工作原理
RNN 通过循环连接来处理序列数据，每个时间步的输出都会被传递到下一个时间步，从而形成一种时间上的依赖关系。
RNN 的优势
- 处理序列数据：RNN 能够处理任意长度的序列数据，这使得它在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
- 捕捉时间依赖关系：RNN 能够捕捉序列中的时间依赖关系，从而更好地理解序列数据。
RNN 的应用
- 自然语言处理：例如，文本生成、机器翻译等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列分析：例如，股票价格预测、天气预测等。
RNN 示意图
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