🧠 深入理解循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）是一种专为处理序列数据设计的神经网络，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。以下是其核心概念与技术要点：

1. RNN 基本结构

• 时序依赖：通过隐藏状态（hidden state）捕捉序列中的前后关联
• 循环单元：如 LSTM、GRU 等变体解决长期依赖问题
• 展开计算：将序列逐步展开为多层网络进行处理

2. 应用场景

• 文本生成：如机器翻译、对话系统
• 语音识别：将音频信号转化为文本
• 时间序列分析：股票预测、传感器数据处理

3. 扩展学习

• 如需了解 RNN 与传统神经网络的区别，可访问 RNN 与全连接网络对比教程
• 推荐学习资源：
  • 深度学习入门：基于 Python 的理论与实现
  • RNN 实战项目代码示例

4. 注意事项

• RNN 容易出现梯度消失/爆炸问题，需通过裁剪梯度或使用 LSTM/GRU 优化
• 训练时需注意序列长度与批处理大小的平衡

如需进一步探索，欢迎访问 深度学习专题页面 获取更多技术解析！