NLP学习路线图（二十二）：循环神经网络（RNN） - 指南

在自然语言处理（NLP）的广阔天地中，序列数据是绝对的核心——无论是流淌的文本、连续的语音还是跳跃的时间序列，都蕴含着前后紧密关联的信息。传统神经网络如同面对一幅打散的拼图，无法理解词语间的顺序关系，注定在序列任务上举步维艰。而循环神经网络（RNN）的诞生，正是为了解决这一核心挑战，为机器赋予了处理序列信息的记忆能力。