RNN 简介

递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种特殊的神经网络，它擅长处理序列数据，如时间序列数据、文本数据等。RNN 通过其递归结构，能够保存历史信息，从而在处理序列数据时表现出强大的能力。

RNN 的工作原理

RNN 的工作原理可以理解为：在每个时间步，RNN 都会根据当前输入和之前的状态，输出一个输出值。这个过程可以递归地进行，使得 RNN 能够捕捉到序列中的长期依赖关系。

• 输入层：接收序列数据，如文本、时间序列等。
• 隐藏层：包含多个神经元，每个神经元都负责处理序列中的不同部分。
• 输出层：根据序列的最后一个时间步的隐藏状态，输出最终的预测结果。

RNN 的应用

RNN 在自然语言处理领域有着广泛的应用，以下是一些例子：

• 文本生成
• 机器翻译
• 情感分析
• 文本摘要

扩展阅读

想要更深入地了解 RNN，可以参考以下链接：

• RNN 入门教程

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RNN 结构图