RNN
约 284 字小于 1 分钟
2025-02-20
循环神经网络（Recurrent neural networks, RNN）
时间：起始于20世纪90年代
关键技术：依托独特的循环结构与记忆单元
处理数据：尤其擅长应对时间序列数据的处理
应用场景：广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等诸多领域
RNN，作为一种高效的神经网络模型，其核心架构呈现为独特的循环体形式，使之能够有效应对序列数据的处理需求。其最显著的特点在于，RNN在处理当前输入信息的同时，亦能够将之前的信息有效储存于记忆单元之中，进而形成持续性的记忆能力。这种设计赋予了RNN在处理具有时序关系的数据时得天独厚的优势，因此，在自然语言处理、语音识别等任务中，RNN均展现出了卓越的性能与广泛的应用前景。