以下是一個描述簡單遞歸神經網絡（RNN）結構的 Mermaid 圖表。這個圖表展示了 RNN 的基本組成部分、數據流向以及訓練過程的主要步驟。

graph TD
    subgraph "RNN 結構"
        A[輸入層] --> B[隱藏層]
        B --> C[輸出層]
        B --> |遞歸連結| B
    end

    subgraph "訓練過程"
        D[數據準備] --> E[損失函數]
        E --> F[優化算法]
        F --> G[訓練迴圈]
        G --> |更新權重| B
    end

    subgraph "性能評估"
        H[評估指標] --> I[交叉驗證]
        I --> J[可視化]
    end

    subgraph "應用範圍"
        K[自然語言處理]
        L[時間序列預測]
    end

    C --> H
    G --> H

這個 Mermaid 圖表清晰地展示了簡單遞歸神經網絡（RNN）的主要組成部分和工作流程：

• RNN 結構：顯示了輸入層、隱藏層和輸出層，以及隱藏層的遞歸連結。
• 訓練過程：展示了從數據準備到訓練迴圈的整個流程，包括損失函數和優化算法的應用。
• 性能評估：包括評估指標、交叉驗證和可視化等步驟。
• 應用範圍：列出了 RNN 的兩個主要應用領域。