循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种处理序列数据的神经网络模型，它能够有效地处理时间序列数据，例如自然语言处理、语音识别、视频分析等。

RNN 的工作原理

RNN 通过循环的方式处理序列数据，每个时间步的输出都会影响到下一个时间步的输入。这种结构使得 RNN 能够“记住”之前的信息。

RNN 的应用

  • 自然语言处理：例如，机器翻译、文本摘要、情感分析等。
  • 语音识别：将语音信号转换为文本。
  • 视频分析：例如，动作识别、物体检测等。

RNN 的局限性

RNN 存在一些局限性，例如梯度消失和梯度爆炸问题。

扩展阅读

想要更深入地了解 RNN，可以阅读以下教程：

RNN 示意图