RNN

循环神经网络（RNN）是一种人工神经网络，具有记忆性、处理序列数据和预测等功能。它通过将前一个时间步的输出作为下一个时间步的输入，实现了对序列数据的处理。RNN在语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域有着广泛的应用。然而，传统的RNN存在梯度消失或梯度爆炸的问题，限制了其性能。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）等改进模型，进一步提高了RNN的性能。总之，RNN是深度学习领域的重要技术之一，对于处理序列数据具有重要的意义。