TensorFlow RNN 教程

递归神经网络（RNN）是处理序列数据的一种强大工具。在本教程中，我们将介绍 TensorFlow 中 RNN 的基本概念和使用方法。

RNN 简介

递归神经网络是一种处理序列数据的神经网络。它能够处理输入序列，并在每个时间步输出一个输出。RNN 在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。

RNN 示例

以下是一个简单的 RNN 示例，它使用 TensorFlow 构建，用于生成英文句子。

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=32),
    tf.keras.layers.SimpleRNN(32),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10)

扩展阅读

要深入了解 TensorFlow 中的 RNN，您可以阅读以下教程：

• TensorFlow 官方文档 - RNN 教程

RNN 示意图