RNN循环神经网络

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种具有短期记忆能力的人工神经网络。它的主要特点是具有时间上的连续性，能够处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。RNN的结构主要包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的节点不仅连接到当前输入，还连接到上一时刻的隐藏状态。这种结构使得RNN能够将过去的信息传递给当前的任务，从而更好地理解和处理数据中的模式和依赖关系。然而，标准的RNN存在梯度消失和梯度爆炸的问题，这限制了其对长期依赖关系的建模能力。为了解决这个问题，研究人员提出了各种改进的RNN模型，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。