递归神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。它能够学习序列中不同时间步之间的依赖关系。本文将简要介绍 RNN 的基本概念和应用。
RNN 的工作原理
RNN 的核心思想是利用隐藏层的状态来表示序列中的信息。在每一个时间步，RNN 都会根据当前的输入和前一个时间步的隐藏状态来更新当前的隐藏状态。
- 输入层：接收序列中的每个元素作为输入。
- 隐藏层：通过递归的方式连接，用于存储序列中的信息。
- 输出层：根据隐藏层的状态生成输出。
RNN 的应用
RNN 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 自然语言处理：例如机器翻译、文本摘要、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：例如股票价格预测、天气预测等。
图片示例
以下是一张 RNN 网络结构的示意图：
相关链接
更多关于 RNN 的内容，您可以参考以下链接：