循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是深度学习中一种重要的模型，特别适用于处理序列数据。以下是一些关于循环神经网络的教程和资源。
基础概念
- 什么是RNN？RNN是一种神经网络，它能够处理序列数据，如时间序列数据、文本数据等。
- RNN的原理：RNN通过循环连接将前一个时间步的输出作为下一个时间步的输入，从而捕捉序列中的时间依赖性。
教程资源
- 入门教程 这是一个关于RNN基本概念的入门教程，适合初学者。
实践案例
- 文本生成：使用RNN生成文本，如诗歌、故事等。
- 时间序列预测：使用RNN进行股票价格预测、天气预测等。
扩展阅读
- 深度学习入门 了解深度学习的基本概念和常用模型。
总结
循环神经网络在处理序列数据方面表现出色，是深度学习领域的重要模型之一。希望以上内容能帮助您更好地理解循环神经网络。