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RNN循環神經網絡(非常好理解)
時間 2021-01-22
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神經網絡可以當做是能夠擬合任意函數的黑盒子,只要訓練數據足夠,給定特定的x,就能得到希望的y,結構圖如下: 將神經網絡模型訓練好之後,在輸入層給定一個x,通過網絡之後就能夠在輸出層得到特定的y,那麼既然有了這麼強大的模型,爲什麼還需要RNN(循環神經網絡)呢? 爲什麼需要RNN(循環神經網絡) 他們都只能單獨的取處理一個個的輸入,前一個輸入和後一個輸入是完全沒有關係的。但是,某些任務需要能夠更好的
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