RNN（循环神经网络）详解

一、原理

RNN（Recurrent Neural Network）是一种处理序列数据的神经网络，其核心思想是通过循环连接（隐藏状态）捕捉序列中的时序信息。每个时间步的隐藏状态 ( h_t ) 不仅依赖当前输入 ( x_t )，还依赖前一时间步的隐藏状态 ( h_{t-1} )，从而实现对历史信息的记忆。

二、公式

经典的RNN单元计算公式如下：

h t = tanh ⁡ (