循环神经网络（RNN）是一种强大的神经网络架构，常用于处理序列数据。它能够捕捉序列中的时间依赖性，因此广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。
RNN 工作原理
RNN 通过其循环结构，将当前输入与之前的隐藏状态相结合，从而实现序列数据的处理。以下是 RNN 的工作原理：
- 输入层：接收序列数据。
- 隐藏层：包含循环连接，用于捕捉序列中的时间依赖性。
- 输出层：根据隐藏层的输出，生成最终的输出结果。
RNN 应用
RNN 在多个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析、文本摘要等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
- 时间序列分析：例如，股票价格预测、天气预测等。
扩展阅读
如果您想了解更多关于 RNN 的知识，可以阅读以下文章：
RNN 架构图