6.2 循环神经网络详解：掌握序列数据处理神器

6.2 循环神经网络详解：掌握序列数据处理神器

在前面的章节中，我们学习了处理图像数据的卷积神经网络（CNN）。然而，现实世界中还存在大量具有时序特征的数据，如文本、语音、时间序列等。这些数据的特点是当前时刻的值与历史时刻的值密切相关，而CNN无法有效处理这种时序依赖关系。

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）专门用于处理序列数据，它通过在网络中引入循环连接，使得网络能够保留历史信息，从而捕捉序列中的时序依赖关系。本节将深入探讨RNN的原理、结构、训练方法以及在实际应用中的变体，让你掌握这一处理序列数据的神器。

为什么需要循环神经网络？

传统的神经网络（如MLP和CNN）在处理序列数据时面临两个主要挑战：

1. 输入长度不固定：不同的序列可能具有不同的长度，而传统神经网络需要固定的输入维度
2. 时序依赖关系：序列中当前元素的含义往往依赖于前面的元素，传统网络无法有效建模这种依赖关系