循环神经网络RNN代码实现

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种特殊的深度学习模型，它能够处理序列数据，如文本、音频或视频中的时间序列信息。RNN通过引入循环连接（cell state）使得网络可以保留前一时刻的信息，并影响当前时刻的预测。

以下是使用Python（Keras库）简单地实现一个基本的LSTM（长短期记忆网络，一种类型的RNN）的代码片段：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(None, input_dim)))  # 输入维度为input_dim
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))  # 输出层是一个单节点的Sigmoid激活，用于二分类任务

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 示例训练过程
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

在这个例子中，`X_train` 和 `y_train` 是训练数据，`input_dim` 是每个输入序列的特征数，`epochs` 指的是训练轮次，`batch_size` 是每次训练使用的样本数。`validation_data` 是验证集，用于评估模型在未见过的数据上的性能。