5.3.2 循环神经网络 (RNN)

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5.3.2 循环神经网络 (RNN) 5.3.2 循环神经网络 (RNN) 在光谱分析领域，数据通常以序列的形式存在，例如按波长或波数顺序排列的光谱强度值。这种序列性意味着数据点之间存在内在的依赖关系，一个数据点的值可能受到其相邻甚至远处数据点的影响。传统的机器学习模型如支持向量机 (SVM) 或前馈神经网络 (FFN) 在处理这类序列数据时，通常将整个光谱视为一个平坦的特征向量，忽略了数据点之间的顺序和依赖性。循环神经网络 (RNN) 正是为了有效处理这类序列数据而设计的。什么是循环神经网络 (RNN) 循环神经网络是一种特殊的神经网络结构，其核心特点是引入了“循环”或“反馈”连接。这种连接允许网络在处理序列数据时，将前一步的信息（通过一个隐藏状态）传递到当前步。