RNN

循环神经网络（RNN）是一种人工神经网络，具有记忆功能，能够处理序列数据。与传统的前馈神经网络不同，RNN在每次迭代时都会将前一时刻的隐藏状态作为输入的一部分，从而使得网络能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系。这使得RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域具有广泛的应用前景。然而，由于梯度消失和梯度爆炸问题，传统的RNN很难学习到远距离的依赖关系。为了解决这一问题，研究人员提出了长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进型RNN结构。总之，RNN是一种强大的深度学习模型，为处理序列数据提供了有效手段。