循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）

循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。它能够捕捉序列中的时间依赖性，因此在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。

基本概念

RNN由一系列的神经元组成，每个神经元都与前一个神经元相连。这种连接方式使得RNN能够记忆之前的信息，并在处理新的数据时利用这些信息。

RNN结构

RNN的基本结构如下：

1. 输入层：接收序列数据。
2. 隐藏层：包含多个神经元，每个神经元都与前一个神经元相连。
3. 输出层：根据隐藏层的输出生成最终的输出。

RNN应用

RNN在以下领域有着广泛的应用：

• 自然语言处理：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：如股票价格预测、天气预测等。

图片展示


扩展阅读

想要了解更多关于RNN的知识，可以阅读以下文章：

• 循环神经网络简介
• RNN在自然语言处理中的应用