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RNN算法实践指南
一、RNN算法概述
RNN（RecurrentNeuralNetwork，循环神经网络）是一种广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域的深度学习模型。它通过引入循环结构，能够有效地处理序列数据，并捕捉数据中的时序依赖关系。本指南将详细介绍RNN算法的原理、实践步骤及常见应用。
（一）RNN的基本原理
1.循环神经网络的定义
-RNN是一种具有循环连接的神经网络，能够对序列数据进行建模。
-通过循环结构，RNN可以保留前一时间步的信息，并将其传递到当前时间步。
2.RNN的核心组件
-输入层：接收当前时间步的输入数据。
-循环层：包含循环连接，用于存储和传递
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