RNN

循环神经网络（RNN）是一种人工神经网络，具有短期记忆能力。它能够处理序列数据，如时间序列或文本。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有反馈连接，允许信息在网络中传递和存储。这使得RNN能够捕捉到输入数据中的时序依赖关系，并在处理下一个输入时考虑到之前的信息。RNN广泛应用于语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域。然而，由于梯度消失和梯度爆炸等问题，传统的RNN训练起来比较困难。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，它们在保持RNN优点的同时，提高了训练效率和性能。总之，RNN是处理序列数据的有力工具，为许多实际应用提供了强大的支持。