目錄

一、通俗解釋

二、專業解析

三、權威參考

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循環神經網絡（RNN）是一種通過“記憶”序列中歷史信息來處理時序數據的神經網絡，可捕捉前后數據的關聯性，擅長處理語言、語音等序列化任務。

一、通俗解釋

想象你在和朋友聊天，每說一句話都會根據之前的對話內容調整語氣和話題。比如對方說“今天好熱”，你可能會接“喝杯冰飲料吧”——“熱”這個狀態讓“冰飲料”更合理。??循環神經網絡（RNN）??就像這樣的“對話專家”，它能記住之前輸入的信息，并利用這些信息推斷后續內容的邏輯關系。比如處理“我想吃北京烤鴨”這句話時，RNN會記住“吃”這個動作，預測后面可能是食物，而“北京”進一步縮小范圍到“烤鴨”。因此，它特別擅長處理像聊天記錄、天氣預報這類前后關聯的數據。

二、專業解析

循環神經網絡（RNN）??是一種專為序列數據設計的深度學習模型，其核心在于隱藏狀態（Hidden State）的遞歸傳遞。每個時間步的隱藏狀態由當前輸入（x?）和前一時刻的隱藏狀態&#x