RNN 是 Recurrent Neural Network 的缩写，中文叫 循环神经网络。
拆开来看：
- Recurrent（循环的、递归的）：表示这种网络具有“记忆”能力，它的输出不仅取决于当前输入，还和之前的输入有关。
- Neural Network（神经网络）：和 CNN 一样，也是一种模仿人脑结构的计算模型。
小学生也能懂的比喻：“有记忆的小机器人”
想象一个机器人在读一句话：
“我今天吃了一个 ___。”
- 如果是普通神经网络（比如 CNN），它只看到“一个 ___”，不知道前面说了什么。
- 但 RNN 不一样！它记得前面的词：“我”、“今天”、“吃了”……
所以它能猜出空格里很可能是“苹果”、“包子”或“冰淇淋”，而不会是“汽车”或“星星”。
这是因为 RNN 有一个“隐藏状态”（hidden state），就像一个小本子，每读一个词，就记下一点信息，传给下一个词用。这样，它就能理解顺序和上下文！
RNN 擅长处理什么？
RNN 特别适合处理有顺序的数据，比如：
- 📝 文本（句子、文章）：因为词的顺序很重要。
- 🎵 语音：声音是一段连续的信号。
- 📈 时间序列：比如股票价格、天气变化，今天的值和昨天有关。
和 CNN 的区别？
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CNN（卷积神经网络）
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RNN（循环神经网络）
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擅长
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图像、空间数据
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文本、语音、时间序列等序列数据
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核心思想
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局部特征提取（滑动窗口）
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记忆过去的信息（循环连接）
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像什么
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AI 的“眼睛” 👁️
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AI 的“短期记忆” 🧠
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⚠️ 注意：
虽然 RNN 很有用，但它有个缺点：记不太远。比如读到第100个词时，可能已经忘了第1个词是什么了（这叫“长期依赖问题”）。
后来人们发明了更强大的变体，比如 LSTM 和 GRU，它们能记住更久远的信息。不过，现在很多任务（尤其是大语言模型）已经被 Transformer 取代了，因为它更快、效果更好。