循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。它能够捕捉序列中不同时间步之间的关系，因此在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
RNN 特点
- 序列建模：RNN 能够处理输入序列，并输出另一个序列。
- 状态记忆：RNN 通过隐藏层的状态来记忆历史信息，这使得模型能够捕捉序列中的长期依赖关系。
RNN 工作原理
RNN 的基本单元是循环单元，它包含一个循环层和一个线性层。循环层用于记忆历史信息，线性层用于输出。
RNN 应用
- 自然语言处理：文本分类、机器翻译、情感分析等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列分析：股票价格预测、天气预测等。
RNN 结构图
相关资源
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