循环神经网络（RNN）是处理序列数据的一种强大工具，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。以下是一些关于RNN的基础知识和入门教程。
RNN 简介
RNN是一种特殊的神经网络，它能够处理序列数据。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有反馈连接，允许信息在序列的不同部分之间传递。
RNN 基本结构
RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
- 输入层：接收序列数据的输入。
- 隐藏层：包含多个神经元，用于处理序列数据。
- 输出层：根据隐藏层的输出生成最终结果。
RNN 应用案例
以下是一些RNN的应用案例：
- 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析、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。
扩展阅读
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