什么是RNN？
RBN（Recurrent Neural Network）是一种专门处理序列数据的神经网络，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。它通过记忆机制捕捉文本中的时序依赖关系，例如：
- 语言模型（Language Model）
- 机器翻译（Machine Translation）
- 文本生成（Text Generation）
- 语音识别（Speech Recognition）
🧠 核心特性：
- 通过隐藏状态（Hidden State）传递信息
- 支持变长输入输出
- 可处理时间序列、文本等数据
RNN结构详解
基本单元
- 单元（Unit）：如Hodgkin-Huxley模型或简单的LSTM单元
- 输入门（Input Gate）：控制信息流入
- 输出门（Output Gate）：控制信息流出
- 遗忘门（Forget Gate）：决定保留或丢弃信息
序列处理流程
- 输入序列 → 逐个处理 → 更新隐藏状态 → 生成输出序列
常见变体
- LSTM（Long Short-Term Memory）：解决梯度消失问题
- GRU（Gated Recurrent Unit）：简化LSTM结构
- 双向RNN（Bidirectional RNN）：同时利用过去和未来信息
应用场景举例
- 文本分类：如情感分析（Sentiment Analysis）
- 机器翻译：如英文→中文的翻译模型
- 聊天机器人：理解上下文对话
- 语音识别：将音频信号转换为文本
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