循环神经网络(RNN)原理与代码实战案例讲解

1. 背景介绍

1.1 人工智能与深度学习的崛起

近年来，人工智能（AI）技术取得了突破性进展，其中深度学习作为其重要分支，展现出强大的能力。深度学习通过构建多层神经网络，模拟人脑的学习机制，从海量数据中提取特征和规律，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。

1.2 传统神经网络的局限性

传统的全连接神经网络（FCN）在处理序列数据时，无法有效捕捉数据之间的时序关系。例如，在自然语言处理中，一个单词的含义往往与其上下文相关联，而FCN无法学习到这种上下文信息。

1.3 循环神经网络的诞生

为了解决传统神经网络的局限性，循环神经网络（RNN）应运而生。RNN引入循环结构，允许信息在网络中循环流动，从而有效捕捉序列数据中的时序依赖关系。

2. 核心概念与联系

2.1 循环结构

RNN的核心在于其循环结构，如下图所示：

graph LR
    subgraph t-1
    A["h(t-1)"]