追寻面包
简述循环神经网络（RNN）1. RNN 的基本结构2. RNN 的训练方式3. RNN 的应用领域4. RNN 的优缺点5. 总结1. 长短时记忆网络（LSTM）2. 双向循环神经网络（BRNN）3. 卷积循环神经网络（CRNN）4. 注意力机制（Attention）
循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络。它的主要特点是在网络内部引入循环结构，可以对序列数据中的时间依赖关系进行建模。RNN 的训练过程中，需要使用反向传播算法进行梯度下降。RNN 的主要应用领域是自然语言处理、语音识别、时间序列预测、机器翻译等。虽然 RNN 具有处理序列数据的优势，但是在处理长序列数据、训练过程中出现的梯度问题以及内存容量的限制等方面也存在着一些缺点。
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