rnn模型是什麼

循環神經網路

RNN模型，全稱循環神經網路(Recurrent Neural Network)，是一種特殊的神經網路結構，專門用於處理序列數據。

RNN的特點在於它會將其前面的信息記憶並套用於當前輸出的計算中，這意味著RNN在處理當前任務時可以考慮之前的輸入數據。RNN的結構使得隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出，還包括上一時刻隱藏層的輸出，這樣的設計使得RNN能夠捕捉序列數據中的時間依賴關係。

RNN被廣泛套用於自然語言處理、語音識別、時間序列分析等多個領域，能夠處理變長的輸入和輸出序列。