RNNs（循环神经网络，Recurrent Neural Networks）是一种专为处理序列数据设计的深度学习模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够利用数据中的时间顺序信息，这使得它们特别适用于自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等领域。

RNN的基本概念

在RNN中，信息可以通过隐藏状态在网络内部传递，这意味着网络不仅能考虑当前输入，还能考虑之前的状态（即之前的输入）。这种特性使RNN非常适合处理序列数据，如文本、语音等。

RNN的基本组成部分

1. 隐藏层（Hidden Layer）

   • RNN的核心是其隐藏层，它不仅接收当前时刻的输入，还接收上一时刻的隐藏状态作为输入。
   • 公式表示：( h_t = f(W_{hx}x_t + W_{hh}h_{t-1} + b_h) )，其中 (h_t) 是当前隐藏状态，(x_t) 是当前输入，(W_{hx}) 和 (W_{hh}) 分别是从输入到隐藏层和从隐藏层到隐藏层的权重矩阵，(b_h) 是偏置项，(f) 是激活函数（通常使用tanh或ReLU）。

2. 输出层（Output Layer）

   • 输出层基于隐藏状态生成最终输出，可以用于分类、回归或其他任务。

3. 反馈连接

   • 通过将隐藏层的状态反馈给自身，RNN能够在处理序列数据时保持“记忆”。

面临的问题及改进

尽管基础RNN模型具有上述优势，但在处理长序列时面临两大挑战：

• 梯度消失/爆炸：由于反向传播过程中累积的梯度可能会变得非常小或非常大，导致训练困难。
• 长期依赖问题：基础RNN难以捕捉长时间步之间的依赖关系。

为了解决这些问题，研究者们提出了几种改进版本：

1. LSTM（长短期记忆网络，Long Short-Term Memory）

   • LSTM引入了特殊的设计来控制信息的流动，包括遗忘门、输入门和输出门，这些机制允许网络选择性地记住或忘记信息。
   • 这使得LSTM在处理长距离依赖方面表现出色。

2. GRU（门控循环单元，Gated Recurrent Unit）

   • GRU是LSTM的一种简化变体，合并了一些门控功能以减少参数数量，同时保留了对长期依赖的有效建模能力。

应用场景

RNN及其变体被广泛应用于多种领域：

• 自然语言处理：包括机器翻译、情感分析、文本生成等。
• 语音识别：将音频信号转换为文本。
• 时间序列预测：如股票价格预测、天气预报等。