RNN,全称Recurrent Neural Network(循环神经网络),是一种用于处理序列数据的深度学习模型。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
1. 输入层:接收外部输入的数据,通常是序列数据,如文本、音频或视频等。
2. 隐藏层:这是RNN的核心部分。它由许多重复的神经元组成,每个神经元都有自己的权重和偏置。这些神经元按照一定的顺序排列,形成一个链式结构。在处理序列数据时,每个时间步,隐藏层都会接收到一个新的输入,并根据这个输入以及上一时间步的状态计算出当前时间步的状态。这种状态的传递机制使得RNN能够捕捉到序列数据中的时间依赖性。
3. 输出层:接收隐藏层的输出,经过一系列的计算,生成最终的预测结果。在处理序列数据时,输出层可能需要在每个时间步都产生一个输出。
总的来说,RNN的基本结构就是通过反复地使用相同的神经网络模块来处理序列数据,从而实现对序列数据中时间依赖性的建模。