循环神经网络（RNN）作为一种强大的序列处理建模方法，其核心目标在于捕捉数据中的依赖关系并学习复杂特征，从而支持对非线性序列数据的建模与推理。其训练目的可归纳为以下几个核心方面：

1. 捕捉序列依赖性
   RNN通过将输入序列视为连续变量，能够学习时间序列中变量之间的动态关系。例如，在语音识别中，RNN可学习音素之间的时序依赖，从而提高识别准确率。此外，RNN还擅长处理长序列，无需显式存储所有时间步长，仅通过当前状态和前一步的特征进行推理。

2. 学习特征映射
   RNN通过逐步迭代地更新输入特征，最终学习出数据中隐含的特征映射。例如，在自然语言处理中，RNN可学习词汇之间的语义关联，从而提升模型对上下文的理解能力。这种特征学习过程为后续的决策或预测提供基础支持。

3. 支持序列预测与决策
   RNN不仅用于生成序列，还用于执行序列决策。例如，在自动驾驶系统中，RNN可学习环境传感器数据的时序依赖性，从而预测未来状态并做出决策。这种能力使其在动态场景下的应用尤为突出。

4. 优化模型性能
   经过训练，RNN模型能够自动优化参数，减少过拟合风险。例如，在时间序列预测任务中，RNN通过迭代优化当前状态以降低误差，显著提升预测的稳定性与泛化能力。

综上，循环神经网络训练的核心目标在于通过序列处理任务，实现对时间序列数据的深度学习与高效推理，从而推动相关技术在多个领域的实际应用与发展。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。