recurrent neural network

递归神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 是一种特殊的神经网络，其具有记忆能力，能够处理具有时间序列特征的数据。 RNN 通过在网络中循环连接隐藏层来模拟时间序列数据的相邻关系。常见的 RNN 结构包括循环神经网络 (RNN) 和长短时记忆网络 (LSTM)。

相关问题

Recurrent Neural Network

(RNN) 是什么，它有哪些应用领域？

Recurrent Neural Network (RNN) 是一种用于处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同，RNN 在处理序列数据时可以保留和更新先前输入的信息。这种能力使得 RNN 在自然语言处理、语音识别、机器翻译等序列数据处理领域得到广泛应用。例如，可以使用 RNN 做文本分类、情感分析、预测下一个单词、生成语言模型等任务。此外，RNN 还可以用于时间序列预测、信号处理、图像描述等领域。

Recurrent Neural Network matlab

### 如何在 MATLAB 中实现或使用循环神经网络（RNN）

#### 使用预构建函数创建 RNN

MATLAB 提供了内置工具箱来简化机器学习模型的开发过程。对于 RNN 的创建，可以利用 `trainNetwork` 函数以及定义层类型的特定语法结构[^1]。

layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

这段代码展示了如何设置 LSTM 层作为 RNN 架构的一部分，其中指定了输入大小 (`inputSize`) 和隐藏单元数量 (`numHiddenUnits`) 参数。最后几层用于分类任务中的全连接操作、softmax 转换和类别预测。

#### 数据准备与训练选项配置

为了有效地训练网络，在准备好数据集之后还需要指定一些额外参数：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ... % 设置最大迭代次数
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... % 定义每批处理的数据量
    'InitialLearnRate',initialLearnRate, ... % 初始化学习率
    'GradientThreshold',gradientThreshold); % 防止梯度爆炸

这里选择了 Adam 优化算法，并调整了一些超参以适应具体应用场景的需求。

#### 开始训练流程并评估性能

完成上述准备工作后就可以调用 `trainNetwork` 来启动实际的学习进程；随后可以通过测试集上的表现衡量所建模的有效性。

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
YPred = classify(net,XTest);
accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);

此部分实现了完整的训练周期，包括最终对新样本进行推理计算准确性指标的过程。