RNN

循环神经网络（RNN）是一类人工神经网络，具有短期记忆能力。它们在处理序列数据时非常有效，如时间序列分析、自然语言处理和语音识别等。RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的神经元不仅与当前输入有关，还与前一层的隐藏状态有关。这使得RNN能够捕捉到序列中的上下文信息。然而，传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸的问题，导致训练困难。为了解决这些问题，研究人员提出了长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等变体。这些变体通过引入门控机制来控制信息的流动，从而提高了RNN的性能。总之，RNN是一种强大的深度学习模型，已经在许多实际应用中取得了显著的成果。