循环神经网络预测网络结构

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种神经网络类型，它可以处理序列数据，并且可以在处理序列数据时保留之前的状态，这使得RNN可以很好地应用于时间序列预测问题。RNN预测网络结构通常包括以下几个组件：

1. 输入层：输入层接受序列数据的输入，每个时间步长的输入被视为一个特征向量，通常是一个实数向量。

2. 隐藏层：隐藏层是RNN的关键部分，它包含了一系列的循环单元，每个循环单元接受当前时间步长的输入和上一个时间步长的隐藏状态，并计算出当前时间步长的隐藏状态。隐藏层的输出会被传递给输出层，并作为下一个时间步长的输入的一部分。

3. 输出层：输出层通常是一个全连接层，它将隐藏层的输出映射到预测的目标变量，例如股票价格、气温等等。

4. 损失函数：损失函数用于衡量模型的预测误差，通常使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）或交叉熵（Cross Entropy）作为损失函数。

在训练过程中，RNN通过反向传播算法不断调整网络参数，以最小化损失函数。预测过程中，RNN接受新的输入数据，并使用已训练好的参数计算出预测结果。