递归神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络，它能够处理序列数据，比如时间序列数据、文本数据等。本教程将为您介绍 RNN 的基本概念、架构以及应用。
RNN 架构
RNN 的架构通常包括以下部分：
- 输入层：接收序列数据。
- 隐藏层：包含多个神经元，每个神经元都与输入层的神经元连接。
- 输出层：根据隐藏层的输出生成最终结果。
RNN 应用
RNN 在很多领域都有应用，以下是一些常见的应用场景：
- 自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 图像识别：识别图像中的对象或场景。
实例分析
以下是一个简单的 RNN 应用实例：使用 RNN 进行文本分类。
- 数据准备：首先需要准备一个包含多个文本样本的数据集，每个样本都包含一个标签。
- 模型构建：使用 RNN 架构构建模型。
- 训练模型：使用数据集训练模型。
- 评估模型：使用测试集评估模型的性能。
图片展示
以下是一些 RNN 相关的图片：