RNN 循环神经网络

RNN（循环神经网络）是一类用于处理序列数据的神经网络。序列数据是指一系列的数据，其中前后的输入数据是有关联的，前面的数据特征可能会影响后面的数据。相比于其他神经网络如CNN（卷积神经网络）只能接受独立的输入，RNN能够处理序列的输入，并发现前后输入的关系。RNN具有记忆特性，这是它与CNN等网络的本质区别。RNN的网络结构具有两个特点：

双向RNN是RNN网络的一种变种，它考虑了序列数据中后面的数据对前面的数据的影响。双向RNN通过增加一个逆序传递信息的隐藏层来更灵活地处理信息。双向RNN的网络结构看起来像是两个RNN网络重叠在一起。

RNN循环神经网络在matlab中有广泛的应用。它可以被用于编程学习，并且有许多基于MATLAB的RNN循环神经网络训练仿真代码和操作视频可供学习使用。这些资源适用于本科、硕士、博士等教学和研究学习。在使用MATLAB进行RNN循环神经网络算法编程时，需要注意一些运行细节。