递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种处理序列数据的神经网络模型，它在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。以下是一些关于 RNN 基础的知识。
RNN 的基本概念
RNN 的核心思想是利用隐藏状态来捕捉序列中元素之间的关系。每个时间步的输入不仅包含当前输入数据，还包含前一个时间步的隐藏状态。
- 隐藏状态（Hidden State）：RNN 在每个时间步都会保存一个隐藏状态，这个状态包含了之前时间步的信息。
- 权重（Weights）：RNN 的权重用于将输入和隐藏状态转换为输出。
RNN 的应用
RNN 在很多领域都有应用，以下是一些例子：
- 自然语言处理（NLP）：例如，语言模型、机器翻译、文本摘要等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列分析：例如，股票价格预测、天气预测等。
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RNN 的结构图：