一文详解 RNN 及股票预测实战(Python)！

作者 | 泳鱼来源 | 算法进阶循环神经网络（RNN）是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，其结构包含环和自重复，因此被称为“循环”。它专门用于处理序列数据，如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。一、 RNN 网络类型 RNN以输入数m对应输出数n的不同，可以划分为5种基础结构类型：（1）one to one：其实和全连接神经网络并没有什么区别，这一类别算不上 RNN。（2）one to many：输入不是序列，输出是序列。可用于按主题生成文章或音乐等。（3）many to one：输入是序列，输出不是序列（为单个值）。常用于文本分类、回归预测。（4）many to many：输入和输出都是不定长的序列。这也就是Encoder-Decoder结构， ………………………………