循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。其核心特点在于具有记忆能力，能够捕捉数据中的时序依赖关系。
RNN 的基本结构
RNN 通过循环连接实现信息传递，每个时间步的输出会作为下一时间步的输入。以下是其核心组件：
- 输入层：接收序列数据（如文本、时间戳）
- 隐藏层：包含循环连接的神经元（如 LSTM、GRU）
- 输出层：生成当前时间步的预测结果
- 记忆单元：存储历史信息以辅助后续计算
RNN 的典型应用场景
自然语言处理（NLP）
- 文本生成（如聊天机器人）
- 机器翻译
- 情感分析
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时间序列预测
- 股票价格预测
- 气象数据分析
- 语音识别
序列到序列任务
- 文本摘要
- 问答系统
RNN 的优势与局限性
✅ 优势：
- 处理变长序列数据
- 通过隐藏状态传递上下文信息
⛔ 局限性：
- 难以捕捉长期依赖（需使用 LSTM/GRU 改进）
- 训练复杂度较高