循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种特殊的神经网络，主要用于处理序列数据。它能够捕捉序列中的时间依赖性，因此在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。
RNN 的特点
- 序列处理能力：RNN 能够处理序列数据，如文本、语音等。
- 时间依赖性：RNN 能够捕捉序列中的时间依赖性，例如预测下一个单词。
- 动态调整：RNN 的输出可以影响后续的输入，使得模型能够动态调整。
RNN 的结构
RNN 的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层：接收序列数据。
- 隐藏层：包含循环连接，用于捕捉时间依赖性。
- 输出层：根据隐藏层的输出生成最终结果。
RNN 的应用
- 自然语言处理：例如文本分类、机器翻译等。
- 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。
扩展阅读
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