循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种处理序列数据的神经网络，特别适用于时间序列预测、自然语言处理等任务。

RNN 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。以下是一个简单的 RNN 结构图：

  • 输入层：接受序列数据。
  • 隐藏层：包含循环，每个时间步的输出都会作为下一个时间步的输入。
  • 输出层：输出最终结果。

RNN 结构图

RNN 优缺点

优点

  • 适用于处理序列数据。
  • 可以捕捉时间序列中的长期依赖关系。

缺点

  • 难以捕捉长期依赖关系。
  • 训练过程容易陷入梯度消失或梯度爆炸。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 RNN 的知识，可以阅读以下文章：