循环神经网络（RNN）入门：概念、应用及LSTM变体

循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）是一种神经网络结构，它可以处理具有序列结构的数据。与传统的神经网络不同，RNN具有记忆功能，可以利用之前的状态和输入来决定当前的输出。在处理自然语言、音频、视频等序列数据时，RNN非常有用。RNN还有一种变体——LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆），它可以解决传统RNN中长期依赖问题，更加适用于处理长序列数据。