递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种处理序列数据的神经网络，特别适用于时间序列分析、自然语言处理等领域。下面将简要介绍 RNN 的基本理论。
RNN 的工作原理
RNN 通过循环连接的方式处理序列数据，每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出，从而实现序列的建模。
- 输入层：接收序列数据。
- 隐藏层：包含循环连接，用于处理序列数据。
- 输出层：根据隐藏层的输出生成最终结果。
RNN 的优势
- 处理序列数据：RNN 能够有效地处理时间序列数据，如文本、语音等。
- 长距离依赖：RNN 能够捕捉序列中的长距离依赖关系。
RNN 的局限性
- 梯度消失/爆炸：RNN 在训练过程中容易遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型难以收敛。
- 计算效率低：RNN 的计算效率较低，不适合处理大规模数据。
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