RNN循环神经网络

RNN（循环神经网络）是一种人工神经网络，具有处理序列数据的能力。与传统的前馈神经网络不同，RNN在每个时间步都会将前一个时间步的隐藏状态作为输入，并通过循环连接将其传递给下一个时间步。这种结构使得RNN能够捕捉到序列中的长期依赖关系，因此在自然语言处理、语音识别和机器翻译等领域具有广泛的应用。然而，由于梯度消失和梯度爆炸问题，传统的RNN很难学习到长距离的依赖关系。为了解决这个问题，研究人员提出了许多改进的RNN变体，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些变体通过引入门控机制来控制信息的流动，从而有效地解决了梯度消失和梯度爆炸问题。