循环神经网络（RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。其核心特点是通过循环连接保留历史信息，使网络能够理解序列中的上下文关系。

RNN 的基本结构

RNN 的基本单元包含：

  • 输入门：控制新信息的流入
  • 遗忘门：决定哪些信息需要丢弃
  • 输出门：管理信息的输出
RNN_Structure

📌 注意：RNN 的变体如 LSTM 和 GRU 能更好地解决长期依赖问题，可访问 /tutorials/LSTM_Tutorial 深入学习。

应用场景

  • 文本生成（如诗歌、对话）
  • 机器翻译
  • 语音识别
  • 股票价格预测
时间序列预测

学习资源

  1. RNN 原理详解：从数学公式出发，深入解析 RNN 的工作机制
  2. 实战案例：情感分析：使用 RNN 进行文本情感分类的完整代码示例
  3. 可视化工具推荐：帮助理解 RNN 训练过程的开源工具介绍

常见问题

❓ RNN 容易出现梯度消失问题？
✅ 是的，LSTM 和 GRU 通过门控机制有效缓解这一问题。

❓ 如何选择 RNN 还是 CNN？
✅ RNN 适用于序列数据（如文本、时间序列），而 CNN 更适合网格数据（如图像、语音频谱）。

🚀 尝试用 RNN 解决自己的序列问题，记得在训练时使用适当的优化器和损失函数！