循环结构

什么是循环神经网络

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种广泛应用于处理序列数据的人工智能模型。与传统前馈神经网络不同，RNN 的关键特征是拥有“记忆”功能，能够通过其内部的循环结构来保留和利用历史信息。这种机制使得 RNN 能够更好地理解文本、语音等时间序列相关的复杂数据。

在深度学习领域中，循环神经网络最早由Frasier P. et al. 于1990年代提出，起初应用于自然语言处理（NLP）任务。随着时间的推移，RNN 的结构和算法不断优化，使其在诸如语音识别、机器翻译等领域的应用更加广泛。

在传统的前馈神经网络中，每个节点只接收到输入数据而不会“记忆”过往的信息；而在 RNN 中，信息可以在时间维度上传播。一个基本的循环神经网络单元（RNN Cell）包含了输入、状态和输出三个部分，通过权重矩阵将当前时刻的输入与先前时刻的状态联系起来。