RNN

RNN（循环神经网络）是一种人工神经网络，具有处理序列数据的能力。它通过将前一时刻的隐藏状态与当前时刻的输入相结合，来预测下一个时刻的输出。这种结构使得RNN能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系，因此在自然语言处理、语音识别和机器翻译等领域取得了显著的成功。然而，传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸的问题，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）等变体，这些变体在保持长期记忆能力的同时，有效地缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题。总之，RNN及其变体在处理序列数据方面具有广泛的应用前景。