Python RNN 基本原理

Python中的RNN（循环神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列数据。其基本原理基于前馈神经网络，但添加了一个反馈循环，使得网络能够保留对先前输入的记忆。

1. **基本结构**：RNN由单元（cell）组成，每个单元接收当前输入和前一时刻的隐藏状态。隐藏状态充当了记忆载体，记录了之前的信息，允许网络对序列中的上下文有持续的理解。

2. **循环机制**：在每个时间步，输入和上一个时间步的隐藏状态被馈送到单元中，计算出新的隐藏状态和输出。这种循环结构允许信息在网络中多次传递，形成所谓的“记忆”或“长期依赖”。

3. **梯度消失与梯度爆炸问题**：由于长序列训练时反向传播会逐渐减小或放大梯度，RNN有时面临梯度消失或梯度爆炸的问题。为解决这个问题，可以使用门控机制（如LSTM和GRU）来更好地控制信息流动。

4. **训练**：通过反向传播算法更新网络权重，使模型能够预测序列中的下一个元素，或者执行诸如语言建模、机器翻译等任务。