循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同，RNN 允许信息在不同的时间步之间流动，这使得它们在处理如时间序列数据、文本和语音等序列数据时表现出色。
RNN 的特点
- 序列处理：RNN 可以处理序列数据，如时间序列、文本和语音。
- 记忆能力：RNN 能够“记住”之前的信息，这对于处理序列数据非常重要。
- 动态性：RNN 的输出取决于当前输入和之前的信息。
RNN 的结构
RNN 的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层：接收序列数据作为输入。
- 隐藏层：包含 RNN 单元，用于处理序列数据。
- 输出层：输出最终的结果。
RNN 的应用
RNN 在许多领域都有应用，以下是一些常见的应用：
- 自然语言处理：如文本分类、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：如股票价格预测、天气预测等。
RNN 图解
扩展阅读
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