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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中節(jié)點(diǎn)之間的連接形成一個(gè)有向圖沿時(shí)間序列。這使其具有時(shí)間動態(tài)行為。

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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中節(jié)點(diǎn)之間的連接形成一個(gè)有向圖沿時(shí)間序列。這使其具有時(shí)間動態(tài)行為。RNN源自前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以使用其內(nèi)部狀態(tài)(內(nèi)存)來處理可變長度的輸入序列。這使它們適用于諸如未分段的連接手寫識別或語音識別之類的任務(wù)。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總稱,分為是時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network)和結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recursive Neural Network)。前者也可叫循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RNN網(wǎng)絡(luò)在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入了“記憶”成分。

之前的一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間是相互獨(dú)立的,但是許多實(shí)際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)之間是相互依賴的,比如在時(shí)間序列相關(guān)的輸入場景下,信息之間的傳遞更多的是一種相互傳承的關(guān)系。再比如在空間結(jié)構(gòu)場景中,數(shù)據(jù)之間存在空間的組合關(guān)系,可以將整體數(shù)據(jù)劃分為局部的小結(jié)構(gòu),由局部的小結(jié)構(gòu)推導(dǎo)出整體的性質(zhì)。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)百科

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中節(jié)點(diǎn)之間的連接形成一個(gè)有向圖沿時(shí)間序列。這使其具有時(shí)間動態(tài)行為。RNN源自前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以使用其內(nèi)部狀態(tài)(內(nèi)存)來處理可變長度的輸入序列。這使它們適用于諸如未分段的連接手寫識別或語音識別之類的任務(wù)。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總稱,分為是時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network)和結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recursive Neural Network)。前者也可叫循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RNN網(wǎng)絡(luò)在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入了“記憶”成分。

之前的一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間是相互獨(dú)立的,但是許多實(shí)際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)之間是相互依賴的,比如在時(shí)間序列相關(guān)的輸入場景下,信息之間的傳遞更多的是一種相互傳承的關(guān)系。再比如在空間結(jié)構(gòu)場景中,數(shù)據(jù)之間存在空間的組合關(guān)系,可以將整體數(shù)據(jù)劃分為局部的小結(jié)構(gòu),由局部的小結(jié)構(gòu)推導(dǎo)出整體的性質(zhì)。

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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識

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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

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