rnn流程图

RNN（循环神经网络）是一种常用的深度学习模型，用于处理序列数据。它的流程图包括以下几个步骤： 1. 输入层：将输入序列的数据传递给网络。 2. 隐藏层：通过循环连接，将上一个时间步的隐藏状态和当前时间步的输入数据进行加权求和，然后经过激活函数得到当前时间步的隐藏状态。 3. 输出层：根据任务需求，对最后一个时间步的隐藏状态进行处理，得到最终的输出结果。 4. 损失函数：计算模型预测结果与真实标签之间的误差，用于优化模型参数。 5. 反向传播算法：根据损失函数计算梯度，并更新模型参数。