rnn循环神经网络图解

RNN（循环神经网络）是一种具有循环连接的神经网络，它可以处理序列数据，并在处理过程中保留记忆。下面是一个简单的RNN图解：

     x[t]              h[t]               y[t]
      │                 │                 │
      └───────►  ════►┌──────┐  ════►┌──────┐
                ║      │      │       ║      │
                ║      ▼      │       ▼      │
                └───►[ RNN ]───┘    [ RNN ]───┘
                       │                 │
                       ▼                 ▼
                     h[t-1]             y[t-1]

在上面的图中，x[t]表示输入序列的第t个元素，h[t]表示RNN的隐藏状态，y[t]表示RNN的输出。RNN通过将当前的输入x[t]和上一个时间步的隐藏状态h[t-1]作为输入，计算得到当前时间步的隐藏状态h[t]和输出y[t]。

RNN的主要特点是隐藏状态h[t]的循环连接，它使得RNN能够对序列数据进行建模并保留历史信息。每个时间步的隐藏状态都会受到前一个时间步隐藏状态的影响，因此RNN可以捕捉到序列中的依赖关系和上下文信息。

希望这个图解对你理解RNN有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。