什么是RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络架构，适用于自然语言处理（NLP）中的文本生成、机器翻译、情感分析等场景。

RNN结构

RNN的核心特点

  • 时序建模：通过隐藏状态（hidden state）记录先前输入信息
  • 变长输入支持：可处理不同长度的文本序列
  • 应用场景：
    • 文本摘要 📝
    • 聊天机器人 💬
    • 语音识别 🎤

代码示例（PyTorch）

import torch
from torch import nn

class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size)
    
    def forward(self, x, hidden):
        embedded = self.embedding(x)
        output, hidden = self.rnn(embedded, hidden)
        prediction = self.fc(output)
        return prediction

⚠️ 注意：实际训练需配合数据加载与优化器设置（如torch.optim.Adam）

拓展学习

如需深入了解序列模型的进阶技术，可参考：
Sequence Models教程

NLP应用