RNN应用案例

1. 语音识别

RNN在语音识别中广泛应用，通过处理音频信号的时序特征，将语音转化为文本。例如：

• 关键词：语音识别

[了解更多](/rnn技术原理)关于RNN如何捕捉语音数据的时序依赖关系。

2. 机器翻译

如Google翻译，RNN通过编码-解码结构实现跨语言转换：

• 关键词：机器翻译

[探索案例](/nlp应用案例)中RNN在翻译任务的具体实现。

3. 时间序列预测

RNN适用于股票价格、天气预测等场景，其优势在于：

• 关键词：时间序列预测

[查看对比](/深度学习模型对比)不同模型在时序任务中的表现差异。

4. 文本生成

RNN可用于创作诗歌、故事等，例如：

• 关键词：文本生成

[深入实践](/rnn训练指南)可了解如何训练生成式模型。