🧠 循环神经网络（RNN）教程 📚

什么是RNN？

循环神经网络是一种专为处理序列数据设计的神经网络，其核心特点是具有记忆能力。通过时间序列的递归结构，RNN能够捕捉数据中的时序依赖关系，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。

RNN的核心应用场景

• 文本生成（如诗歌、对话）📝
• 机器翻译（如中英互译）🌐
• 情感分析（判断文本情绪）💬
• 序列标注（如命名实体识别）📌

RNN结构解析

<RNN结构图>

• 输入层：接收序列数据（如字符或单词）
• 隐藏层：通过循环连接保持状态信息
• 输出层：生成序列的预测结果
• 关键特性：时序处理能力（通过时间步展开）⏳

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RNN的优缺点

✅ 优点：

• 适合处理变长序列
• 能捕捉上下文依赖

❌ 缺点：

• 易出现梯度消失/爆炸问题
• 训练效率低于Transformer

扩展学习

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<RNN应用示例>

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