第8部分：构建自己的人工智能 - 用于序列数据的递归神经网络（RNN）
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内容提要
递归神经网络（RNN）用于处理序列数据，具备记忆能力。其变体LSTM和GRU解决了基本RNN的梯度消失和爆炸问题，广泛应用于语言建模、情感分析和时间序列预测等领域。
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关键要点
- 递归神经网络（RNN）用于处理序列数据，具备记忆能力。
- RNN的输出依赖于前一步的输入，适合处理时间序列、自然语言和视频数据。
- RNN通过输入向量和隐藏状态逐步处理数据，更新隐藏状态并生成输出。
- 基本RNN面临梯度消失和爆炸问题，影响长序列的依赖捕捉。
- 长短期记忆（LSTM）通过引入记忆单元和门控机制来处理长期依赖。
- 门控递归单元（GRU）简化了LSTM，通过合并门控提高训练速度。
- RNN的实际应用包括语言建模、情感分析、时间序列预测、语音识别和音乐生成。
- 实现RNN的步骤包括安装库、导入库、准备数据、构建模型、编译和训练模型。
- 训练RNN时应使用梯度裁剪、应用Dropout层和利用预训练嵌入。
- RNN、LSTM和GRU在处理长期依赖、训练时间和复杂性方面存在差异。
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