循环神经网络（RNN）的模型基本原理

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种特殊的神经网络结构，它能够处理序列数据，如文本、语音或时间序列数据。其核心特点是包含了一个内部状态（也称为隐藏状态或记忆），这个状态会在每次处理输入数据时更新，并将其传递给下一次计算，形成一种“记忆”的机制。

RNN的模型工作原理可以简化为三个步骤：
1. **当前时刻的输入**：输入数据通过全连接层传递到当前时刻的RNN单元。
2. **状态更新**：RNN单元会根据当前输入以及前一时刻的状态计算新的隐藏状态。这部分通常使用了门控机制（如LSTM或GRU），通过遗忘门、输入门和输出门控制信息的流动。
3. **输出生成**：基于新的隐藏状态，RNN会产生一个输出，同时这个隐藏状态会被保留并作为下一个时间步的输入，形成自回归的反馈过程。

RNN的优势在于它们能捕捉输入序列中的长期依赖关系，这对于许多自然语言处理任务至关重要。然而，传统的RNN可能会遇到梯度消失或爆炸的问题，为此，后来出现了更改进的模型结构，比如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。