RNN基础教程：循环神经网络入门指南

🌟 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，通过引入循环连接，让网络具备记忆能力。🎉
它广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等场景，例如：

• 文本生成
• 机器翻译
• 情感分析
• 股票价格预测

🧠 RNN的核心结构

RNN的结构特点包括：

1. 时间步展开：数据按时间序列逐步输入，网络在每一步处理当前输入和前一步的隐藏状态。
2. 隐藏状态（Hidden State）：通过循环连接传递信息，公式为：
   $$ h_t = \tanh(W_h \cdot h_{t-1} + W_x \cdot x_t + b) $$
3. 变体形式：如LSTM和GRU，通过门控机制解决长期依赖问题。

📚 应用场景与案例

• 文本处理：如情感分析、聊天机器人
• 语音识别：将音频信号转化为文本
• 时间序列预测：如天气预测、用户行为分析

🔗 点击扩展阅读：LSTM进阶教程

📌 学习建议

1. 先掌握线性代数与基础神经网络知识
2. 通过代码实现理解原理（推荐使用PyTorch或TensorFlow）
3. 实践项目：尝试用RNN做简单的文本生成任务

如果需要更深入的内容，可参考我们的深度学习实战系列。