# RNN 的應用領域 RNN 更頻繁使用的一些應用領域如下： * **自然語言模型**：RNN 模型已用于 n 自然語言處理（NLP），用于自然語言理解和自然語言生成任務。在 NLP 中，RNN 模型被給予一系列單詞并且它預測另一個單詞序列。因此，訓練的模型可用于生成單詞序列，稱為文本生成的字段。例如，生成故事和劇本。 NLP 的另一個領域是語言翻譯，其中給定一種語言的一系列單詞，該模型預測另一種語言的單詞序列。 * **語音和語音識別**：RNN 模型非常適用于構建模擬音頻數據的模型。在語音識別中，RNN 模型被給予音頻數據并且它預測一系列語音片段。它可用于訓練模型以識別語音命令，甚至用于與基于語音的聊天機器人的對話。 * **圖像/視頻描述或字幕生成**：RNN 模型可與 CNN 結合使用，以生成圖像和視頻中找到的元素的描述。這些描述也可用于生成圖像和視頻的標題。 * **TimeSeries 數據**：最重要的是，RNN 對 TimeSeries 數據非常有用。大多數傳感器和系統生成時間順序很重要的數據。 RNN 模型非常適合于查找模式和預測此類數據。 通過以下鏈接了解有關 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)