循环神经网络RNN概述

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN），是一种反馈网络，模拟“人脑记忆功能”，它能有效处理序列特性的数据，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息。常用于语言识别、机器翻译、视频分析、生成图像描述等。RNN主要用于时序类数据（一般指文本类数据和音频类数据）的处理。

循环神经网络（RNN）应用领域：主要是自然语言处理（NLP）方向

• 文档分类和时间序列分析（识别文章的主题）

• 时间序列对比（比较两个文档的相关程度）

• 序列到序列的学习（中文翻译为英文）

• 情感分析（推文或电影评论的情感划分为正面或负面）

• 世间序列预测（根据最近的天气数据来预测未来天气）