循环神经网络（RNN）是处理序列数据的利器，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。以下是核心知识点梳理：

🔍 RNN 基本原理

  • 时序依赖：通过隐藏状态（hidden state）保留先前信息，解决传统神经网络无法处理序列的问题
  • 展开计算：将循环过程视为展开的图结构，每个时间步独立计算
  • 变体模型：LSTM（长短时记忆）和 GRU（门控循环单元）是 RNN 的重要改进
    RNN_Structure

📊 RNN 应用场景

领域 典型任务 示例链接
自然语言处理 机器翻译、文本生成 /tutorials/seq2seq_tutorial
时间序列 股价预测、天气预测 /tutorials/ts_analysis
语音识别 语音到文本转换 /tutorials/speech_recog

🧠 RNN 优势与挑战

  • ✅ 优势：
    • 可处理变长序列输入
    • 适合时间相关数据建模
  • ⚠️ 挑战：
    • 梯度消失/爆炸问题
    • 训练复杂度较高

📚 扩展学习

想深入了解 RNN 的进阶技巧？建议阅读：
深度学习基础教程

RNN_Application