RNN（递归神经网络）在机器翻译中的应用非常广泛，本文将介绍RNN在机器翻译中的基本原理和应用。
基本原理
RNN是一种循环神经网络，它能够处理序列数据。在机器翻译中，RNN可以将源语言的句子序列转换为目标语言的句子序列。
- 输入层：接收源语言的句子序列。
- 隐藏层：使用循环结构来处理序列数据，每个时间步的输出都依赖于之前的时间步的输出。
- 输出层：输出目标语言的句子序列。
应用
RNN在机器翻译中的应用主要包括：
- 编码器：将源语言句子编码成一个固定长度的向量表示。
- 解码器：将编码器输出的向量解码成目标语言的句子。
RNN架构图
扩展阅读
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