循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）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、时间序列预测等场景。其核心特点是通过循环连接实现信息的持续传递，使得网络能够利用先前的输入信息来辅助当前的计算。

RNN 的基本结构 📊

RNN 的基本单元包含：

  • 输入门（Input Gate）：控制新信息的输入
  • 遗忘门（Forget Gate）：决定保留或丢弃先前信息
  • 输出门（Output Gate）：调节当前状态的输出

通过这些门控机制，RNN 可以动态调整信息流，避免梯度消失问题。

RNN结构

典型应用场景 🌐

  1. 自然语言处理（如文本生成、机器翻译）
  2. 时间序列预测（如股票价格分析、天气预测）
  3. 语音识别（通过序列建模提取语音特征）
  4. 序列到序列任务（如聊天机器人）

如需深入了解 RNN 的变体（如 LSTM、GRU），可参考本站的 深度学习模型对比教程。

学习资源 📚

RNN应用场景