循环神经网络（RNN）初学者介绍

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类用于处理序列数据的人工神经网络。与传统神经网络不同，RNN 具有递归结构，能够在时间序列中记住之前的数据，从而适用于时间序列预测、自然语言处理（NLP）、语音识别等场景。

RNN 的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。其关键特性在于每个时间步（Timestep）上共享参数，使得模型能够将前一步的输出作为输入传递给下一步，从而捕获序列中的上下文信息。

RNN 在以下领域表现出色：
1. 自然语言处理（NLP）：如语言模型、机器翻译、文本生成等。
2. 语音识别：利用序列数据的时间依赖性进行语音到文本的转换。
3. 时间序列预测：如股票价格预测、天气预测等。

RNN 的经典变体包括长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们通过引入门控机制解决了传统 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸问题。

推荐英文资源

1. 《Understanding LSTM Networks》 by Christopher Olah  
   这篇经典文章详细解释了 LSTM 的工作原理，适合初学者深入理解 RNN 的变体。附上翻译后的网页链接，强烈建议阅读：https://datong.info/translate?target=https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
2. 《Recent Advances in Recurrent Neural Networks》
   这篇综述论文总结了 RNN 的研究进展，适合希望了解 RNN 最新发展的读者。
3. DeepLearning.ai 的 RNN 教程
   该教程提供了 RNN 的基础知识和实现示例，适合初学者快速上手。