循环神经网络

循环神经网络（RNN）是一种设计用于处理序列数据的神经网络，其中输入的顺序很重要。与将每个输入独立处理的传统前馈网络不同，RNN 具有记忆功能，允许它们在处理新输入时考虑先前的输入。这种记忆通过循环连接实现，这些连接将一个神经元的输出反馈回其自身或其他网络中的神经元，使网络能够学习跨时间或序列步骤的模式和依赖关系。