rnn是什么意思介绍如下：
循环神经网络（RNN）适合处理序列数据，例如自然语言和时间序列。RNN通过循环单元（如LSTM或GRU）来处理序列中的每个元素，并利用记忆单元来记住之前的上下文信息。这使得RNN能够对序列中的长期依赖关系进行建模，并在生成输出时考虑到先前的信息。
循环神经网络英文名称为 ( Recurrent Neural Network, RNN )，其通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意长度的 时序 数据。
缺陷:
没有利用到模型后续的信息，可以通过双向RNN网络进行优化。
RNN主要有两种计算梯度的方式：随时间反向传播（BPTT）和实时循环学习法（RTRL）算法。
梯度爆炸的解决方法：梯度修剪
梯度消失的解决方法：增加长程依赖 LSTM,GRUGRU的基本思路：增加相关门（Relate Gate）和更新门（Update Gate），进而使得RNN单元具有记忆能力。
循环神经网络是动态权重模型吗
是。记忆机制使得循环神经网络可以通过时间反馈机制来传递信息，而不仅仅是在前向传播中传递信息，在每个时间步都使用相同的权重参数，这使得它们的权重具有时间上的持久性，即权重在不同时间步之间共享并保持一致。循环神经网络是一种神经网络架构，主要用于处理序列数据或具有时间依赖性的数据。
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