在本文中，我们深入探讨了循环神经网络（RNN）及其高级变体，包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和双向循环神经网络（Bi-RNN）。

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN） 是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的神经网络。 与传统的前馈神经网络不同，RNN 具有"记忆"能力，能够保存之前步骤的信息。

An RNN-based model can be factored into two parts: configuration and architecture. Multiple RNNs can be combined in a data flow, and the data flow itself is the configuration.

Dec 17, 2025 · 1. RNN基本概念 1.1 什么是循环神经网络 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 是一类专门用于处理序列数据的神经网络。 与传统的前馈神经网络不同，RNN具有"记忆"能 …

循环神经网络（Recurrent Neural Network, 简称 RNN）是一类专门用于处理序列数据的人工神经网络模型，其核心特点在于具备“记忆”能力：通过隐藏状态（hidden state）在时间维度上传递信息，使模 …

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN） 是一类专门用于处理序列数据的深度学习模型，其核心特点是引入了循环连接，能够利用历史信息对当前时刻的输出进行决策，解决了传统前馈神经网络 …

Dec 18, 2024 · 循环神经网络 （RNN, Recurrent Neural Network）是一种特殊的神经网络，用于处理和分析序列数据（比如时间序列、文本、语音等）。

Nov 16, 2024 · 本文介绍RNN原理、应用场景及代码实现，涵盖环境准备、数据预处理、模型构建、训练评估等步骤，为深度学习项目提供全面指导。

循环神经网络或 RNN 是一种深度 神经网络，基于顺序或时间序列数据进行训练，以创建 机器学习 模型，可以根据序列输入做出序列预测或结论。

双向循环神经网络（Bi-directional RNN，BRNN）基于元素的前向和后向的上下文，使用有限序列来预测或标记序列的每个元素。