循环神经网络的基本概念与原理

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种具有记忆功能的神经网络模型。它的基本原理是将当前时刻的输入和上一时刻的输出一起作为输入，通过不断迭代更新隐藏层状态，从而实现对历史信息的记忆和处理。

RNN 的核心是隐藏层，它通过一个循环结构自我连接，使得网络可以接受序列数据的输入，并从中提取出序列中的时间相关特征。在 RNN 中，隐藏层的状态不仅仅依赖于当前时刻的输入，还依赖于上一时刻的隐藏层状态。这种状态的传递方式使得 RNN 能够对时序数据进行建模和处理。

RNN 的训练通常采用反向传播算法，通过最小化模型输出与真实输出之间的误差，来更新模型中的参数。在实际应用中，RNN 有着广泛的应用，如自然语言处理、语音识别、图像描述等领域。