计算机循环神经网络（RNN）.docx
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2023-12-11
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计算机循环神经网络（RNN）
一、引言
循环神经网络（RNN）是一种常见的深度学习模型，适用于处理
序列数据，如文本、语音、时间序列等。RNN 通过捕捉序列数据中的
时间依赖关系和上下文信息，能够解决很多复杂的任务，如自然语言
处理、语音识别、推荐系统等。本文将介绍 RNN 的基本原理、模型结
构、训练方法以及应用场景。
二、RNN 的基本原理
循环神经网络的核心思想是捕捉序列数据中的时间依赖关系。在
传统的神经网络中，输入数据被视为一个固定的向量，而 RNN 则将输
入数据视为一个序列，每个时间步长的输入与前一个时间步长的输出
相关联。这样，RNN 能够考虑到输入序列中的时间依赖关系，从而更
好地处理序列数据。
三、RNN 的模型结构
RNN 的模型结构主要由三部分组成：输入层、隐藏层和输出层。
输入层负责接收外部输入的数据，隐藏层通过一系列非线性变换将输
入转化为有意义的表示，输出层则负责生成最终的输出。在每个时间
步长 t，RNN 将前一个时间步长的输出 o(t-1)和当前时间步长的输入
x(t)作为输入，通过隐藏层的计算得到当前时间步长的输出 o(t)和
状态 h(t)。其中，状态 h(t)可以看作是前一个时间步长状态 h(t-1)
和当前时间步长输入 x(t)的函数。
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