循环神经网络基本结构

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络结构，它特别适合处理和预测序列化数据的任务，例如自然语言处理、语音识别、时间序列分析等。RNN的核心特点在于其内部的循环连接，使得网络能够利用之前的计算结果来影响后续的输出。

基本的RNN结构包括以下几个关键部分：
1. 输入单元（Input units）：接收当前时刻的输入数据。
2. 隐藏单元（Hidden units）：形成网络的内部状态，用于存储序列信息。隐藏单元的输出不仅依赖于当前时刻的输入，还依赖于上一时刻的隐藏单元状态。
3. 输出单元（Output units）：输出当前时刻的结果，这个结果可以是序列中的下一个元素，或者整个序列的输出。

在RNN中，循环连接使得每个时间步骤的输出可以基于当前输入和之前时间步的隐藏状态。这样的设计让RNN能够在不同时间步之间共享参数，大大减少了模型的参数数量，并且赋予了网络处理序列的能力。

RNN在实际应用中也存在一些问题，比如难以处理长距离依赖问题，这是因为随着时间步的增加，梯度可能消失或者爆炸，导致模型难以学习到较早时刻的信息。为了解决这个问题，提出了长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）等改进型RNN结构。