反馈神经网络

资 源 简 介

反馈神经网络

详 情 说 明

反馈神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类专为处理时序数据设计的深度学习模型。与传统前馈神经网络不同，其核心特点在于网络中存在循环连接结构，允许信息在不同时间步之间传递。

核心机制 通过隐藏层的自反馈连接，网络能够保留对历史输入的记忆，这种特性使其天然适合处理语音、文本等序列数据。每个时间步的隐藏状态既取决于当前输入，也受前一时刻状态影响，形成动态系统的特性。

典型变体 为解决长期依赖问题，后续发展出LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）等改进结构，通过门控机制选择性保留或遗忘信息，显著提升了长序列建模能力。

应用场景 广泛应用于机器翻译、股票预测、视频分析等领域，尤其擅长处理输入输出长度可变的任务。其循环特性可视为对时间维度的展开，形成类似深度前馈网络的结构。