5、循环神经网络（RNNs）：处理序列数据的利器

循环神经网络（RNNs）：处理序列数据的利器

1. 引言

在机器学习和深度学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是一种专门用于处理序列数据的神经网络架构。这类数据包括时间序列数据（如股票价格、传感器读数）和自然语言数据（如文本、语音）。RNNs通过学习序列中的依赖关系，能够有效地捕捉数据的时间动态特性，从而进行准确的预测或分类。

2. 为什么需要RNNs？

传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）将每个输入视为独立的观测值，无法处理数据的顺序信息。例如，在处理时间序列数据时，前馈神经网络无法理解某个时间点的数据与前后时间点的关系。然而，许多现实世界的数据本质上是有顺序的，如时间序列数据和自然语言数据。为了充分利用这些数据的时间特性，我们需要一种能够处理序列数据的神经网络架构，这就是RNNs的用武之地。

2.1 处理有序数据的挑战

处理有序数据需要对传统神经网络进行以下三个主要改动：

1. 增加新的维度 ：为了处理三维输入（ [batch_size, sequence_length, num_features] ），RNNs需要对输入数据进行结构调整。
2. 引入新的架构 ：为了处理三维输入，RNNs引入了新的神经网络架构，这是本章的重点之一。
3. 使用不同的框架和抽象概念 ：为了处理这种新的数据形式，需要使用不同的框架和抽象概念。