RNNbasic

RNN（递归神经网络）是一种人工神经网络，具有处理序列数据的能力。它通过将当前输入与先前的隐藏状态相结合，来生成当前的输出和新的隐藏状态。这种网络结构使得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、语音识别和时间序列预测等领域具有广泛的应用。然而，传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸的问题，这使得网络难以学习长距离的依赖关系。为了解决这些问题，研究人员提出了LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）等变体，它们通过引入门控机制来控制信息的流动，从而更好地捕捉长期依赖关系。