🔧 RNN 是一种专为处理序列数据设计的神经网络结构，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。其核心优势在于能够捕捉数据中的时序依赖关系，通过隐藏状态传递信息。
核心特点
- 📈 序列建模：适用于文本、语音、股票价格等具有先后顺序的数据。
- 🧠 记忆能力：通过循环机制保留历史信息，但存在长期依赖问题（需结合 LSTM/GRU）。
- 🔄 变体优化：
- 📌 Long_Short_Term_Memory（LSTM）：增强长期记忆能力
- 📌 Gated_Recurrent_Unit（GRU）：简化结构，提升训练效率
- 🌐 多语言支持：可处理中文、英文等多语言文本任务（如机器翻译）。
应用场景
- 📖 文本生成（如对话系统、故事创作）
- 📊 时间序列预测（如天气预报、金融分析）
- 🎵 语音识别与合成
- 🧩 序列标注（如命名实体识别）
扩展阅读
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