RNN教程:循环神经网络入门 🧠
循环神经网络(RNN)是一种专门处理序列数据的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。其核心特点是通过循环结构记忆之前的信息,从而更好地捕捉时间序列中的依赖关系。
RNN的核心特性 ✅
- 序列处理能力:适合处理文本、语音等具有时序特征的数据
- 记忆机制:通过隐藏状态(hidden state)保留历史信息
- 变体丰富:如LSTM、GRU等改进版本能解决长期依赖问题
- 应用场景:
- 机器翻译(如英文→中文)
- 文本生成(如故事创作)
- 时序预测(如股票价格分析)
学习路径推荐 🚀
RNN是序列建模的基石,但随着Transformer的兴起,其应用场景正在被重新定义。建议结合最新技术动态学习!