TensorFlow 中的 RNN 应用场景 📈

RNN（循环神经网络）在时序数据处理中具有独特优势，以下是其典型应用方向：

1. ⏳ 时间序列预测

适用于股票价格、天气数据等具有时间依赖性的场景

👉 [深入学习 RNN 基础原理](/tutorials/tensorflow/rnn-tutorial)

2. 📖 文本生成与处理

可用于机器翻译、文本摘要等任务

💡 示例：[使用 LSTM 生成诗歌](/tutorials/tensorflow/lstm-poetry)

3. 🎵 序列建模

如语音识别、音乐生成等

📊 相关教程：[RNN 在 NLP 中的应用](/tutorials/tensorflow/rnn-nlp)

4. 📊 多变量时序分析

处理传感器数据、用户行为序列等复杂场景

🔍 进阶内容：[时序数据预处理指南](/tutorials/tensorflow/timeseries-preprocessing)

通过 TensorFlow 的 tf.keras 模块，可便捷实现上述应用。建议结合 RNN 实战案例库 深入实践。