循环神经网络（RNN）教程 🧠

循环神经网络（RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。其核心特点在于通过循环连接，使网络能够利用先前的信息来辅助当前任务的处理。

RNN 基本结构

RNN 通过隐藏层状态（Hidden State）实现信息传递，常见结构包括：

• 单向 RNN：仅使用前序信息（如文本中的前面单词）
• 双向 RNN：同时利用前序和后序信息（如上下文理解）
• 变体结构：如 LSTM（长短期记忆）和 GRU（门控循环单元）

典型应用场景

1. 文本生成（如聊天机器人）
2. 机器翻译（如英文到中文的转换）
3. 时间序列预测（如股票价格分析）
4. 语音识别（如音频信号处理）

RNN 优点与挑战

✅ 优点:

• 可处理变长输入
• 保留序列上下文信息
• 适用于多种序列任务

⚠️ 挑战:

• 梯度消失/爆炸问题
• 训练复杂度较高
• 需要大量数据优化效果

扩展学习

如需深入了解 RNN 的进阶应用，可参考本站的 深度学习模型对比 教程，了解 RNN 与 CNN、Transformer 的区别与联系。