RNN是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它可以處理序列數(shù)據(jù)。在RNN中，每個時間步的輸出都是由前一個時間步的隱藏狀態(tài)和當(dāng)前輸入決定的。因此，RNN可以學(xué)習(xí)到長期依賴關(guān)系，這使得它們在自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域中非常有用。
RNN可以用于許多不同的任務(wù)，例如文本分類、機器翻譯、語音識別等。在文本分類中，RNN可以用于將文本轉(zhuǎn)換為類別標(biāo)簽。在機器翻譯中，RNN可以用于將一種語言的句子轉(zhuǎn)換為另一種語言的句子。在語音識別中，RNN可以用于將聲音信號轉(zhuǎn)換為文本。
2023-12-09
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