# RNN 的应用领域 RNN 更频繁使用的一些应用领域如下： * **自然语言模型**：RNN 模型已用于 n 自然语言处理（NLP），用于自然语言理解和自然语言生成任务。在 NLP 中，RNN 模型被给予一系列单词并且它预测另一个单词序列。因此，训练的模型可用于生成单词序列，称为文本生成的字段。例如，生成故事和剧本。 NLP 的另一个领域是语言翻译，其中给定一种语言的一系列单词，该模型预测另一种语言的单词序列。 * **语音和语音识别**：RNN 模型非常适用于构建模拟音频数据的模型。在语音识别中，RNN 模型被给予音频数据并且它预测一系列语音片段。它可用于训练模型以识别语音命令，甚至用于与基于语音的聊天机器人的对话。 * **图像/视频描述或字幕生成**：RNN 模型可与 CNN 结合使用，以生成图像和视频中找到的元素的描述。这些描述也可用于生成图像和视频的标题。 * **TimeSeries 数据**：最重要的是，RNN 对 TimeSeries 数据非常有用。大多数传感器和系统生成时间顺序很重要的数据。 RNN 模型非常适合于查找模式和预测此类数据。 通过以下链接了解有关 RNN 的更多信息： [http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ ](http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/)[http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/](http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/) [http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/](http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/) [https://r2rt.com/written-memories-understanding-deriving-and-extending-the-lstm.html](https://r2rt.com/written-memories-understanding-deriving-and-extending-the-lstm.html)