简单清晰的讲解一下RNN神经网络

好的，我们来用简单清晰的方式讲解一下 RNN（循环神经网络）。把它想象成一个‌有记忆的神经网络‌，专门用来处理‌序列数据‌。

核心思想：处理序列信息‌

什么是序列数据？‌ 数据点不是独立的，而是‌按顺序排列的‌，并且‌前面的数据点会影响后面的数据点‌。
例子：句子（单词序列）、股票价格（时间点序列）、语音信号（音频帧序列）、DNA序列（碱基序列）、视频帧序列等。
普通神经网络（如全连接网络FCN或卷积神经网络CNN）的缺点：‌
它们通常处理单个、独立的数据点（比如一张图片）。
当面对序列时，它们要么：
固定窗口：‌ 只看最近几个数据点（丢失了更早的信息）。
完全忽略顺序：‌ 把所有数据点一次性扔给网络（忽略了序列结构）。
它们‌没有内置的记忆机制‌来记住之前看到的信息。

RNN的精髓：循环连接与隐藏状态‌

RNN 的核心创新在于它有一个 ‌“隐藏状态”（Hidden State）‌ 。你可以把它想象成网络的‌短期记忆‌。

处理一个时间步：‌

在每个时间步 t（比如处理句子中的第 t 个单词），RNN 接收两个输入：
当前输入 (x_t):‌ 当前时间步的数据（比如当前单词的向量表示）。
上一个时间步的隐藏状态 (h_{t-1}):‌ 这是网络在之前时间步“记住”的信息。
RNN ‌内部的计算单元‌（通常是一个简单的神经网络层，如 tanh 或 ReLU）会结合这两个输入，计算出一个‌新的隐藏状态 (h_t)‌：
h_t = f(x_t, h_{t-1}) （f 是某个激活函数）。
这个新的隐藏状态 h_t ‌捕获了到目前为止看到的序列信息‌（包含了 x_t 和来自 h_{t-1} 的历史信息）。
同时，基于这个新的隐藏状态 h_t，RNN 通常也会产生一个‌输出 (y_t)‌：
y_t = g(h_t) （g 是另一个函数，比如一个全连接层）。
这个输出 y_t 可以用来预测当前时间步的目标（比如下一个词的预测、当前词的分类标签等）。

循环传递：‌

关键来了！当 RNN 移动到下一个时间步 t+1 时，它会 ‌h_t