第二章：AI大模型的基本原理2.2 深度学习基础2.2.3 循环神经网络-Toy模板网

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1.背景介绍

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种特殊的神经网络结构，它可以处理序列数据，如自然语言、时间序列预测等。RNN的核心特点是包含反馈连接，使得网络具有内存功能，可以在处理序列数据时保留以前的信息。这一特性使得RNN成为处理自然语言和时间序列数据的首选模型。

在本节中，我们将讨论RNN的基本概念、算法原理以及实际应用。我们还将探讨RNN的挑战和未来发展趋势。

RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收序列数据的每个时间步的特征，隐藏层通过权重和激活函数对输入进行处理，输出层输出最终的预测结果。

RNN的主要特点是包含反馈连接，使得网络具有内存功能。这意味着RNN可以在处理序列数据时保留以前的信息，从而能够捕捉到序列中的长距离依赖关系。

与传统的非递归模型（如支持向量机、逻辑回归等）不同，RNN可以处理序列数据，并在处理过程中保留以前的信息。这使得RNN在处理自然语言和时间序列数据等任务时具有显著的优势。

根据隐藏层的结构，RNN可以分为以下几种类型：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-795420.html

简单RNN（Simple RNN）：这是最基本的RNN结构，其隐藏层仅包含单个神经元。简单RNN通常用于简单的序列任务，但由于其缺乏长距离依赖关系捕捉能力，其表现力限制较为明显。
长短期记忆网络

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