RNN 教程：循环神经网络详解

什么是 RNN？

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络架构。与传统神经网络不同，RNN 具备记忆能力，能够捕捉数据中的时间依赖关系。🧠

• 核心特点：通过循环连接保持状态，适合处理文本、语音、时间序列等数据
• 应用场景：机器翻译、情感分析、聊天机器人、股票预测等
• 优势：共享权重参数，减少模型复杂度

RNN 结构图解

基本单元

每个时间步的计算包含：

1. 输入门：input_gate = σ(W_xh * x_t + W_hh * h_{t-1} + b)
2. 遗忘门：forget_gate = σ(W_xh * x_t + W_hh * h_{t-1} + b)
3. 输出门：output_gate = σ(W_xh * x_t + W_hh * h_{t-1} + b)

⚠️ 注意：实际实现中可能使用 LSTM 或 GRU 等变体改进长期依赖问题

实战案例

• 文本生成：通过 RNN 学习语言模式，生成连贯文本
• 序列预测：如基于历史股价预测未来走势
• 语音识别：将音频信号转换为文字

扩展学习

如需深入了解 RNN 的进阶应用，可参考：
深度学习中的序列建模

小贴士

📌 RNN 训练时需要注意梯度消失/爆炸问题，建议使用：

• LSTM（长短期记忆网络）
• GRU（门控循环单元）
• 残差连接

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