什么是 RNN？

RNN（Recurrent Neural Network）是一种专门处理序列数据的神经网络，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。
通过在文章中插入图片，我们可以更直观地理解其结构：

Recurrent_Neural_Network

RNN 核心结构

  1. 基本单元
    RNN 通过循环连接保持序列信息，每个时间步的输出依赖于前一步的隐藏状态。

    RNN_Cell_Structure

  2. LSTM 与 GRU

    • LSTM（Long Short Term Memory）通过门控机制解决梯度消失问题
      LSTM_Cell
    • GRU（Gated Recurrent Unit）简化了 LSTM 的结构，减少计算量
      GRU_Cell

实际应用案例

  • 文本生成
    使用 RNN 生成连贯的文本序列，例如：
    Text_Generation
  • 语音识别
    将语音信号转化为文本，RNN 的时序特性在此类任务中表现优异。
  • 时间序列预测
    如股票价格预测、天气预测等场景，RNN 可捕捉数据中的时间依赖关系。

扩展阅读

如需深入了解 RNN 的实现细节，可参考：
《RNN 基础知识详解》

📌 提示：点击图片可查看更高清的模型示意图。