RNN神经网络具体工作流程图

RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种能够处理序列数据的神经网络。它的主要特点是可以使用之前的输出作为当前的输入，从而捕捉到序列数据中的时间信息。下面是RNN的具体工作流程图：


如图所示，RNN的输入$x_t$和输出$h_t$都是向量，而$h_t$不仅依赖于当前的输入$x_t$，还依赖于之前时刻的输出$h_{t-1}$。其中，$W_{xh}$和$W_{hh}$是权重矩阵，$b_h$是偏置项。

RNN的工作流程可以分为以下几个步骤：

1. 输入当前时刻的输入$x_t$和上一时刻的输出$h_{t-1}$。

2. 计算当前时刻的激活值$a_t$，即$a_t = W_{xh}x_t + W_{hh}h_{t-1} + b_h$。

3. 将激活值$a_t$通过激活函数（如tanh、ReLU等）得到当前时刻的输出$h_t$，即$h_t = f(a_t)$。

4. 输出$h_t$作为下一时刻的输入$h_{t+1}$，重复上述步骤。

需要注意的是，RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，为了解决这些问题，出现了LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）等改进的RNN结构。