循环神经网络中的正则化与 Dropout

# 1. 引言
## 1.1 什么是循环神经网络
## 1.2 循环神经网络的应用领域
## 正则化和过拟合问题

### 3. 循环神经网络中的正则化方法

循环神经网络（RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络，它在自然语言处理、时间序列分析、语音识别等领域有着广泛的应用。然而，由于RNN存在过拟合问题，正则化方法在其中的应用显得尤为重要。

#### 3.1 L1 和 L2 正则化

L1 和 L2 正则化是常用的参数正则化方法，通过为模型损失函数添加正则化项来惩罚模型的复杂度，从而减小过拟合的风险。具体而言，L1 正则化通过添加参数绝对值的和来惩罚模型复杂度，而L2 正则化则通过添加参数平方和的平方根来实现。

#### 3.2 Dropout

Dropout 是一种通过在训练过程中随机断开神经元连接来减少过拟合的方法。在RNN中，Dropout可应用于RNN单元自身或者RNN单元间的连接，以减少过拟合风险。

#### 3.3 Ba