A 循环神经网络 (RNN) 是一种人工神经网络，用于处理顺序数据或时间序列数据。与传统的前馈神经网络不同，RNN 具有内部存储器，可处理输入序列。以下是有关 RNN 的一些要点：
- 建筑学:
- RNN 的特点是其层之间的信息流动。它们允许双向通信，这意味着某些节点的输出可以影响同一节点的后续输入。
- 这些网络表现出时间动态行为，使其适合涉及序列的任务，例如语音识别和手写识别。
- 记忆和序列处理:
- RNN 使用其内部状态（记忆）来处理任意输入序列。这种记住过去信息的能力对于处理时间相关模式至关重要。
- 应用包括：
- 联网手写识别：RNN 可以识别未分割的、连续的笔迹。
- 语音识别：RNN 擅长转录口语。
- RNN 的类型:
- 原始 RNN：基本的 RNN 架构，但它受到梯度消失问题的影响，限制了其捕捉长期依赖关系的能力。
- 长短期记忆（LSTM）：LSTM 于 1997 年发明，解决了梯度消失问题。它们具有记忆单元，可让其在较长的序列中保留信息。
- 门控循环单元 (GRU)：与 LSTM 类似，但结构简化。
- 训练和随时间反向传播（BPTT）:
- RNN 通过反向传播进行学习，根据训练期间的错误调整权重。
- BPTT 通过及时展开网络并在时间步骤中应用梯度来扩展反向传播以处理序列。
- 图灵完备性:
- 理论上，RNN 是图灵完备的，这意味着它们可以计算任何可计算函数。它们可以运行任意程序来处理不同的输入序列。
- 历史:
- Ising 模型是 RNN 的早期形式，于 1925 年提出。
- LSTM 于 1997 年发明，在各个领域创下了准确率记录。
总而言之，RNN 在处理序列数据方面发挥着至关重要的作用，使其成为从自然语言处理到股票价格预测等各种任务中不可或缺的一部分。它们能够随着时间的推移记住上下文，这使它们在神经网络领域中脱颖而出。
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