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一、通俗解释

二、专业解析

三、权威参考

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循环神经网络（RNN）是一种通过“记忆”序列中历史信息来处理时序数据的神经网络，可捕捉前后数据的关联性，擅长处理语言、语音等序列化任务。

一、通俗解释

想象你在和朋友聊天，每说一句话都会根据之前的对话内容调整语气和话题。比如对方说“今天好热”，你可能会接“喝杯冰饮料吧”——“热”这个状态让“冰饮料”更合理。​​循环神经网络（RNN）​​就像这样的“对话专家”，它能记住之前输入的信息，并利用这些信息推断后续内容的逻辑关系。比如处理“我想吃北京烤鸭”这句话时，RNN会记住“吃”这个动作，预测后面可能是食物，而“北京”进一步缩小范围到“烤鸭”。因此，它特别擅长处理像聊天记录、天气预报这类前后关联的数据。

二、专业解析

循环神经网络（RNN）​​是一种专为序列数据设计的深度学习模型，其核心在于隐藏状态（Hidden State）的递归传递。每个时间步的隐藏状态由当前输入（xₜ）和前一时刻的隐藏状态&#x