RNN

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RNN，即循环神经网络（Recurrent Neural Network），是一种在序列数据处理任务中广泛应用的神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有循环结构，使得信息可以在网络内部进行传递和共享。

RNN的关键思想是引入一个特殊的隐藏状态（hidden state），用于存储网络在处理序列数据过程中的记忆信息。隐藏状态可以通过时间上的递归来实现信息的传递和持久化，使得之前的输入对当前的输出有影响。

在RNN中，每个时间步都有一个输入和一个输出。在每个时间步，RNN接收当前的输入和上一时间步的隐藏状态，通过一个激活函数（通常是tanh或ReLU）计算当前时间步的隐藏状态。然后，隐藏状态被传递到下一个时间步，并与下一个时间步的输入一起使用。

RNN的重要特点之一是可以处理不定长的输入序列，例如自然语言处理中的句子、音频信号等。RNN可以捕捉序列中的长期依赖关系，这在许多任务中非常关键，如语言建模、机器翻译、语音识别等。然而，传统的RNN存在梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以处理长期依赖关系。

为了解决这个问题，出现了一些改进的RNN变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些变体通过引入门控机制来显式地控制信息的流动和记忆的保持，有效地解决了梯度消失和梯度爆炸的问题，从而改善了RNN的表达能力和训练效果。

总之，RNN是一种能够处理序列数据的神经网络模型，通过循环结构和隐藏状态的传递，可以捕捉长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。

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