🧠 循环神经网络（RNN）基础教程
RNN（Recurrent Neural Network）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、语音识别等领域。其核心特点是通过循环结构保留历史信息，使网络能够理解上下文关系。
🚀 RNN 基本结构
- 循环单元：每个时间步的输入会与前一时间步的隐藏状态结合，形成当前隐藏状态
- 时间序列展开：网络会按时间顺序逐步处理输入，类似“链式反应”
- 记忆能力：通过隐藏状态传递信息，解决传统神经网络无法处理序列的问题
📚 RNN 的应用场景
- 自然语言处理（如文本生成、机器翻译）
- 时间序列预测（如股票价格分析）
- 语音识别（将音频信号转换为文本）
- 序列标注（如情感分析、命名实体识别）
⚠️ RNN 的优缺点
- 优点：
- 能处理变长序列输入
- 通过隐藏状态捕捉长期依赖关系
- 缺点：
- 存在梯度消失/爆炸问题（需通过LSTM、GRU等变体解决）
- 计算效率较低，训练时间较长
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