循环神经网络（RNN）是处理序列数据的一种强大工具，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。本文将为您介绍 RNN 的基本概念和应用。

RNN 简介

RNN，全称为Recurrent Neural Network，即循环神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN 允许信息在神经网络的不同层之间循环流动，这使得它能够处理序列数据。

RNN 结构

RNN 的基本结构如下：

  1. 输入层：接收序列数据。
  2. 隐藏层：包含循环部分，用于处理序列数据。
  3. 输出层：输出预测结果。

RNN 应用

RNN 在许多领域都有应用，以下是一些例子：

  • 自然语言处理：文本生成、机器翻译、情感分析等。
  • 语音识别：将语音信号转换为文本。
  • 时间序列分析：股票预测、天气预测等。

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