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标签 > 递归神经网络

递归神经网络

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递归神经网络(RNN)是一类神经网络,其中节点之间的连接形成一个有向图沿时间序列。这使其具有时间动态行为。

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递归神经网络简介

递归神经网络(RNN)是一类神经网络,其中节点之间的连接形成一个有向图沿时间序列。这使其具有时间动态行为。RNN源自前馈神经网络,可以使用其内部状态(内存)来处理可变长度的输入序列。这使它们适用于诸如未分段的连接手写识别或语音识别之类的任务。

递归神经网络是两类人工神经网络的总称,分为是时间递归神经网络(Recurrent Neural Network)和结构递归神经网络(Recursive Neural Network)。前者也可叫循环神经网络。RNN网络在传统神经网络的基础上加入了“记忆”成分。

之前的一些神经网络模型中,假设训练数据之间是相互独立的,但是许多实际应用中,数据之间是相互依赖的,比如在时间序列相关的输入场景下,信息之间的传递更多的是一种相互传承的关系。再比如在空间结构场景中,数据之间存在空间的组合关系,可以将整体数据划分为局部的小结构,由局部的小结构推导出整体的性质。

递归神经网络百科

递归神经网络(RNN)是一类神经网络,其中节点之间的连接形成一个有向图沿时间序列。这使其具有时间动态行为。RNN源自前馈神经网络,可以使用其内部状态(内存)来处理可变长度的输入序列。这使它们适用于诸如未分段的连接手写识别或语音识别之类的任务。

递归神经网络是两类人工神经网络的总称,分为是时间递归神经网络(Recurrent Neural Network)和结构递归神经网络(Recursive Neural Network)。前者也可叫循环神经网络。RNN网络在传统神经网络的基础上加入了“记忆”成分。

之前的一些神经网络模型中,假设训练数据之间是相互独立的,但是许多实际应用中,数据之间是相互依赖的,比如在时间序列相关的输入场景下,信息之间的传递更多的是一种相互传承的关系。再比如在空间结构场景中,数据之间存在空间的组合关系,可以将整体数据划分为局部的小结构,由局部的小结构推导出整体的性质。

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